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AIの進化に画像処理チップのGPUが不可欠である理由

2023.12.31

2008 年に 70 倍のスピードアップ

成功例は、AIのパイオニアであ Andrew Ng 氏 (当時スタンフォード大学の研究者) の2008 年の論文にまで遡る。

彼の 3 人のチームは、2基の NVIDIA GeForce GTX 280 GPUを使用して、1 億個のパラメーターを持つAIモデルを処理する際に、CPUの70 倍のスピードアップを達成し、数週間かかっていた作業を一日で終わらせた。

論文内には次のように記されている。

「最新のグラフィックス プロセッサは、マルチコアCPU の計算能力をはるかに凌駕しており、教師なし学習法の適用可能性を大きく変える可能性を秘めています」

Andrew Ng 氏は GTC 2015 の講演で、AI に GPU を使用した経験を語っている。

2015 年に NVIDIA GTCで行われた講演で、Ng氏は、Google Brain と Baiduでより大きなモデルを実行し、自分の仕事をスケールアップするために、より多く GPUを使用し続けた方法を説明した。

その後、彼はオンライン教育プラットフォームである Courseraの設立を支援し、そこで何十万人ものAI学生を指導した。

Ng 氏が影響を受けた人物の一人に、現代 AIのゴッドファーザーの一人である Geoff Hinton氏がいる。彼は GTCの講演内で次のように述べている。

「私は Geoff Hintonのところに行き、CUDAをチェックしてください、より大きなニューラルネットワークを構築するのに役立つと思います、と言ったことを覚えています」

トロント大学の教授の、彼のこのような言葉も広まった。「2009年、私は NIPS (現在の NeurIPS) で講演し、約1000人の研究者にGPUは機械学習の未来になるから、GPUを買うべきだと言ったことを覚えています」と、Hinton氏は過去のレポートで述べている。

GPUの躍進

AIの恩恵は世界経済全体に波及すると予想されている。

6月に発表されたマッキンゼーのレポートでは、銀行、医療、小売などの業界における 63 のユースケースを分析した結果、生成 AI は年間 2.6 兆ドルから 4.4 兆ドルに相当する利益をもたらす可能性があると試算している。

スタンフォード大学が 2023年AIレポートで、ビジネスリーダーの大半が AI への投資を増やすと予想しているのも当然と言えるだろう。

現在、4万社以上の企業がAIやアクセラレーテッド コンピューティング NVIDIA GPUを使用しており、400万人の開発者からなるグローバル コミュニティを引き付けている。

彼らは共に、科学、ヘルスケア、金融、そして事実上あらゆる産業を発展させている。

最新の成果の中で、NVIDIAは二酸化炭素を大気から排除することで気候変動を緩和するためにAIを使用し、70万倍という驚異的なスピードアップを実現したことを説明した (以下のビデオを参照)。

これは、NVIDIA GPUの性能をAIやそれよりもはるか先の分野に応用している多くの方法の 1 つだ。

関連情報
https://blogs.nvidia.co.jp/2023/12/20/why-gpus-are-great-for-ai/

構成/清水眞希

構成/こじへい

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