CUDAの解説

CUDAの解説

CUDAはAIの議論で常に出てくる用語の一つですが、それが実際に何なのかは必ずしも明確ではありません。CUDAはCompute Unified Device Architectureの略で、グラフィックス以外の目的でGPUをプログラミングするためのNVIDIAのプラットフォームです。ゲーミングハードウェアをAIスーパーコンピューターに変えた架け橋です。

CUDA以前は、GPUのプログラミングは信じられないほど困難でした。OpenGLやDirectXなどのグラフィックスAPIを使用して、自分の計算がレンダリングタスクであるかのように偽装する必要がありました。科学的計算をしたいですか？それを三角形を描くこととして表現しなければなりませんでした。ハッキーで限定的で、ごく一部の専門家だけができました。

CUDAは、開発者が使い慣れた言語であるC++でコードを書き、それをGPU上で直接実行できるようにすることで、すべてを変えました。カーネルと呼ばれる関数を書くと、CUDAがその関数を数千のGPUコアで同時に実行します。並列プログラミングの複雑さをすべて抽象化し、開発者が数学に集中できるようにします。

AIにとってCUDAは不可欠です。なぜなら、PyTorch、TensorFlow、JAXといった主要なディープラーニングフレームワークはすべてCUDA上に構築されているからです。ニューラルネットワークを訓練するとき、すべての行列積、畳み込み、活性化関数はCUDAを通じて実行されます。フレームワークは、線形代数用のcuBLASやニューラルネットワーク操作用のcuDNNなどのCUDAライブラリを呼び出します。これらはハードウェアから可能な限りのパフォーマンスを引き出すように高度に最適化されています。

これがNVIDIAがAIで如此に強い立場を持つ理由でもあります。CUDAはプロプライエタリであり、NVIDIA GPUでのみ動作します。AMDのような競合他社にはROCmなどの代替手段がありますが、CUDAは圧倒的な先行者の利点を持っています。AIソフトウェアエコシステム全体がCUDAを中心に構築されており、切り替えを非常に困難にしています。NVIDIAのAI支配について聞くとき、CUDAはそのストーリーの非常に大きな部分を占めています。