GPUがAIに向いてる訳って、そもそもナニ？

はじめに

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及に伴い、コンピュータの心臓部「CPU」よりもグラフィクスプロセッサ「GPU」の方がが脚光を浴びています。今回は、このGPUが様々なAIで利用されている納得の理由をひもといていきたいと思います。

GPUとCPUの違いから

	CPU	GPU
コア数	少ない（数〜数十）	膨大（数千〜数万）
得意なこと	複雑な処理を順番にこなす	単純な処理を大量同時並行
イメージ	天才的な社員が1人	普通の作業員が1万人

グラフィックとAIの意外な共通点

• グラフィック処理の場合
  画面の何百万ものピクセルを、それぞれ色計算して同時に描画する必要があります。
• AIの場合（行列計算）
  AIの学習は本質的に巨大な行列の掛け算の繰り返しです。

どちらも「単純な計算を膨大な数、同時にこなす」という構造が同じ！

具体的なイメージ

CPUでAI学習をすると…

GPUでAI学習をすると…

まとめ

「大量の単純計算を並列でこなす」という特性が、グラフィックもAIも同じだった

これが偶然の一致のようで、実はとても本質的な共通点です。

NVIDIAはこれに気づき、GPUをAI向けにも最適化した CUDA という仕組みを2006年に公開。これが今のAIブームの技術的な土台になっています。

関連情報