AI技術の裏側に

世界的にGPUが不足しているというニュースを聞いたことがあるでしょうか。CPU/GPUといった半導体素子とAI技術はとても密接な関係にあります。クラウドサービスを使う時も、実は裏側には物理的なマシンやチップが存在しています。今回は、AI技術の裏側にある物理的側面を見ていきましょう。

CPUとGPUの基礎

まず、CPU（Central Processing Unit）とGPU（Graphics Processing Unit）の違いから理解しましょう。CPUはコンピュータの脳とも呼ばれ、基本的な計算処理やデータの管理、プログラムの実行を司ります。一方のGPUはもともとグラフィックス処理を目的に設計されましたが、その強力な並列処理能力がAI技術、特にディープラーニングのトレーニングにおいて重宝されています。

AIと半導体不足

AI技術の進化には膨大なデータの処理が必要で、これがGPUにかかる負荷を増大させています。AIモデルをトレーニングするには、何百万、何十億というデータポイントを処理し、予測モデルを作成する必要があります。このプロセスは、大量の計算リソースを必要とし、ここでGPUの強力な並列計算能力が活躍するのです。

GPU不足の背景

近年、AI技術への投資と研究が加速しており、GPUへの需要が急増しています。さらに、世界的な半導体不足が供給網に影響を与えており、GPUの供給が追いつかない状況が続いています。また、ブロックチェーン技術にマイニング用途に大量のGPUを使用するため、その傾向に拍車がかかっています。

まとめ

AI技術の発展は、今後も半導体技術、特にGPUの進化と供給に大きく依存します。GPU不足は、AI研究やその応用分野の進行を遅らせる可能性があるのが実情です。それは、企業のDX/AI推進の計画にも影響する話となります。我々は、今後こうしたGPUのニュースにも注目していきましょう。