なぜGPUがAIを動かすのか

なぜGPUがAIを動かすのか

AIのニュースを追っていれば、GPUについて聞いたことがあるでしょう。企業は何千枚も購入しており、世界的な不足が起きています。しかし、なぜグラフィックカードなのでしょうか？ビデオゲームのグラフィックを描画することと、人工知能に何の関係があるのでしょうか？

答えはCPUとGPUの動作の根本的な違いにあります。CPUはさまざまなタスクを迅速に、一つずつ処理するように設計されています。複雑なロジック、分岐予測、その他汎用コンピューターに必要なすべての処理を実行できる、いくつかの非常に強力なコアを持っています。まるで、どんな料理でも作れる数人の熟練シェフのようなものです。

GPUは逆のアプローチを取ります。少数の強力なコアの代わりに、何千ものより単純なコアを搭載しています。各コアはCPUコアよりも弱いですが、すべて並行して動作します。GPUは、それぞれが単純なタスクを繰り返し行う千人のラインコックのようなものです。複雑なソースは作れませんが、同時に千個のタマネギを刻むことができます。

ニューラルネットワークは、同じ単純な操作を何百万回も実行することです。2つの数値を掛け、結果を累計に加え、繰り返す。これが行列積であり、AIの基本です。CPUでも行列積はできますが、ステップバイステップで行います。GPUは数千の乗算を同時に実行するため、桁違いに高速です。

これがAIブームがNVIDIAのようなGPU企業と密接に結びついている理由です。彼らはゲームやグラフィックレンダリング用にチップを設計しましたが、これらも大規模な並列計算を必要とします。ビデオゲームを美しく見せるのと同じハードウェアが、ニューラルネットワークのトレーニングと実行にも完璧であることが判明しました。現代のAIは、GPUの並列処理能力なしには単純に存在しなかったでしょう。