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AI革命は終わらない NVIDIAカンファレンスレポート

VR環境でAIを訓練できるロボットシミュレーター、Isaac5 NVIDIA
<AI用の半導体トップNVIDIAのカンファレンスには、来るべきAI時代の最先端インフラがあふれていた。AIブームは去るのではなく、これからが本番だ>
米カリフォルニア州で開催されたAI半導体大手NVIDIA(エヌビディア)のカンファレンスGTC2017に参加してきた。「AIはブームにしか過ぎず、2~3年でブームは去る」。そういう意見が聞かれる中で、GTCでは、進化が加速したAI半導体と、それをベースにした各種ソフトウェアプラットフォームが発表された。AI革命のインフラとも呼ぶべき技術がさらに進化を遂げたわけで、たとえAIがブームであったとしても2~3年では終わりそうもないことが分かってきた。
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並列処理で科学、AI研究者御用達に
半導体業界には、ムーアの法則と呼ばれる有名な法則が存在する。ムーアの法則は、半導体メーカー大手Intelの創業者ゴードン・ムーア氏が1965年に提唱したもので、半導体の素子数が18カ月で2倍になる、という経験則だ。同氏がこの傾向に気づいたあとも、半導体の素子数は順調に18カ月ごとに倍々に増えていった。
ところが1990年代ごろから「ムーアの法則はいずれ頭打ちになる」と指摘されるようになってきた。基板上に一定幅以下の細い回路をプリントするのは、物理的に無理だというわけだ。
ムーアの法則が言及しているのは、CPU(中央処理装置)と呼ばれるタイプの半導体。CPUは、逐次処理、つまりコマンドを1つ1つ順番に処理していくタイプの半導体だ。
一方でNVIDIAが製造するのは、GPU(グラフィック処理装置)と呼ばれるタイプの半導体。GPUは並列処理、つまり複数のコマンドを同時に処理できる半導体だ。一人の能力が限界に達したのなら、仕事を複数の人間で手分けして行えばいい。そういう感じだ。
【参考記事】LINEのAIプラットフォーム「Clova」の何がすごいのか解説しよう
特にAIは、かなりの計算能力が必要になる。なので最近では逐次処理のCPUではなく、並列処理のGPUが重宝されるようになっているわけだ。
GPUは、グラフィックという名前がついている通り、もともとは主にコンピューターグラフィックスやゲームなどに使われていた半導体。その並列処理に最初に目をつけたのは、大量の計算処理を必要とする物理学や化学の研究者たちだった。
その流れで次にAIの研究者たちがGPUに飛びつき、今ではGPUはAI研究者御用達の半導体になった。そしてGPUのトップメーカーであるNVIDIAは、時代の寵児として華やかな舞台に躍り出たわけだ。
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NVIDIAの年次開発者会議であるGTCには、世界の大手自動車メーカーを始め産業界のトップ企業、有名大学、有名研究所が顔を揃えるまでなっている。GTCの参加者は2012年が2300人だったが、昨年は約5000人、今年は7000人を超えた。5年間で3倍に膨れ上がったわけだ。
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