AI時代に一人勝ち。NVIDIAの「CUDA」がIntelやAppleを蹴散らし業界の“実質的なスタンダード”になった背景
なぜ彼が、OpenCLではなくCUDAを採用したかについては、本人と会う機会があったら是非とも聞いてみたいところですが、この事件は、人工知能の研究者たちに大きなインパクトを与えました。具体的に言えば、
長く続いていた「人工知能の冬」がようやく終わった
ニューラルネットは、そのサイズがものを言う
ニューラルネットの計算は、GPUを使うと桁違いの高速化が出来る
GPUを使いこなすには、CUDAを使えば良い
という情報が、瞬く間に広まったのです。4番目は、OpenCLでも良かったはずなのですが、たまたまAlexNetがCUDAを採用していたため、「ニューラルネットの高速化にはCUDAを使うべし」という情報が研究者の間に瞬く間に広まってしまったのです。
この事件をきっかけに、CUDAが人工知能の研究者たちの間に瞬く間に広まったとは言え、CUDAはNvidiaのGPU上でしか使えないし、さまざまなGPUの上でも使えるOpenCLの存在意義がなくなったわけではありませんでした。
皮肉なことに、OpenCLの息の根を止めたのは、OpenCLの開発者、Apple自身でした。2014年に、独自のプラットフォームMetalを発表したのです。Metalは、それまでAppleが採用していたOpenGLとOpenCLの代わりに提供された、グラフィックスと科学技術計算の両方をサポートするプラットフォームです。
Appleはそれまで、iPhone向けには自社製の、MacBook向けには、IntelやNviida製のGPUを採用し、その違いをOpenGLで吸収するという形を採用していましたが、OpenGLが陳腐化し、後にVulkanと呼ばれるようになった「次世代OpenGL」の開発がなかなか順調に進まない中、CUDAの台頭を見て危機感を抱いたのだと解釈できます。
CUDAがあまりにも強くなってしまうと、Appleは全てのMacにNvidiaを搭載しなければならなくなってしまい、最終的には、iPhone/iPadにまで進出を許すことになってしまいます。その当時から、AppleがMac向けに自社製チップを作る計画を持っていたかは不明ですが、それも不可能になってしまいます。
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