ShashankはMooresLab AIのチーフAIオフィサーとして、半導体企業がエージェント型AIを活用してシリコン工学タスクを加速できるよう支援している。
数千億のパラメーターを持つ大規模言語モデルのトレーニングから、クラウドでのリアルタイム生成AIの提供まで、GPUは現代AIの中核インフラとなっている。大手クラウド事業者は現在、大規模なGPUフリートへのアクセスを中心に計画を立てており、計算能力がAI戦略と資本配分の中心に位置していることの証左だ。AIブームを理解するには、GPUについて理解する必要がある—その起源、何が他と異なるのか、そして新しいアクセラレーターが登場する中でも、なぜGPUがAIハードウェアスタックの中心に位置し続けているのかを。
起源：ゲームのために生まれ、並列処理のために構築された
1990年代から2000年代初頭、最初の大衆向けGPUはゲーム用の3Dグラフィックスをレンダリングするために設計された。その仕事はシンプルだった：何百万ものピクセルを並列で処理し、フレームごとに色付けすること。この要件—比較的単純な計算を大規模に並列処理すること—がGPUをCPUと根本的に異なるものにした。CPUはオペレーティングシステム、データベース、ビジネスロジックなどの連続的で遅延に敏感なタスクに最適化されている。
転機となったのは、研究者たちがこれらの大規模並列ユニットをグラフィックス以外の計算—行列乗算、ベクトル演算、線形代数—に活用できることに気づいた時だった。2000年代半ばに導入されたNVIDIAのCUDAプラットフォームにより、開発者はグラフィックスAPIを経由する代わりに、GPUに対して汎用コードを直接書けるようになり、大規模な実用化が可能になった。GPUは「単なるグラフィックスチップ」から汎用アクセラレーターへと進化した。
ディープラーニングの転換点：AlexNetとAIの再起動
長年にわたり、ニューラルネットワークは有望なアイデアでありながら、大きな壁に直面していた：スケールでのトレーニングが遅すぎる、高すぎる、難しすぎるという問題だ。
それが2012年にAlexNetによって変わった。このコンボリューショナルニューラルネットワークはImageNetコンピュータビジョンチャレンジで競合を大きく上回る性能を示した。AlexNetはGPUでトレーニングされたからこそ実用的になり、現代AIを定義する3つの要素の融合を示した：大規模なラベル付きデータセット、深層ニューラルアーキテクチャ、そしてアクセスしやすいプログラミングツールを備えたGPUだ。
GPU支援のディープラーニングが従来の手法を上回ることを証明したAlexNetは、事実上この分野を再起動させた。
現在：AIのデフォルト計算基盤としてのGPU
AI計算向けに構築されたアーキテクチャ
現代のGPUは数千のコア、高帯域幅メモリ、行列演算用の特殊なテンソルユニットを搭載している。NVIDIAのH100（Hopperアーキテクチャ採用）はこの進化を象徴している。大規模言語モデル専用のトランスフォーマーエンジンを備え、GPTクラスのワークロードで前世代と比較して桁違いの性能向上を実現している。次世代のBlackwell GPUはこれをさらに推し進め、主要な基盤モデル企業がフロンティアモデルをより速く、より大規模にトレーニングできるよう支援している。現代のAIワークロードの大部分は密な線形代数とメモリ帯域幅が支配している—まさにGPUが輝く領域だ。
巨大な求心力を持つソフトウェアエコシステム
ハードウェアだけでは勝てない。CUDA、cuDNN、周辺ライブラリ、そしてPyTorchやTensorFlowなどのフレームワークが、GPUを中心に豊かなエコシステムを作り上げた。開発者は高レベルのPythonを書きながら、高度に最適化されたGPUカーネルを活用できる。このソフトウェアの堀は、プロトタイプ作成時間を短縮し、AIチームがカーネルチューニングではなく、モデルと製品に集中できるようにする。
ワークロード間の柔軟性
固定機能のASICとは異なり、GPUは柔軟だ。同じクラスターで、ある週はビジョンモデルをトレーニングし、次の週はLLMをファインチューニングし、その後は推論とベクトル検索を実行できる。モデルとユースケースが急速に進化する環境では、この柔軟性は非常に価値がある。確かに大手クラウド事業者はGoogleのTPUなどの代替手段を構築しているが、より広い市場では、GPUはAIハードウェアスタックの中心であり続けている。
半導体の視点：「単なるGPU」ではない
半導体の観点から見ると、現代のAI向けGPUは緊密に統合されたシステムだ：先進ファウンドリーの最先端プロセスノード、GPU ダイと高帯域幅メモリのスタックを並置する先進パッケージング技術、毎秒テラバイトの帯域幅を提供するHBM、そして数千のGPUを単一の論理的な「AIスーパーコンピューター」にリンクする高速インターコネクト。
これらの各層は、リソグラフィ装置から基板容量、先進パッケージングのスループットまで、独自のサプライチェーン課題をもたらす。企業が「GPU不足」について不満を言う時、彼らはしばしばこのスタック全体にわたる圧力を感じている。AI計算は単なる汎用品目ではなく、製造、歩留まり、パッケージング、電力に関する物理的な制約によって制限されている。
未来：GPUはハンドルを握り続ける
将来を見据えると、AIハードウェアはより異種混合になるだろう。すでに特殊なアクセラレーターが登場している：GoogleのTPU、大手クラウド事業者のカスタムAIチップ、推論用のドメイン特化型ASIC。
そのような世界でも、GPUはイノベーションのサンドボックスであり続ける。新しいモデルアーキテクチャ—エキスパートの混合、拡散モデルのバリエーションなど—が登場すると、それらはほぼ常にGPU上でプロトタイプ化され、最初にスケールされる。なぜなら、ツール、人材、サプライチェーンがそこにあるからだ。安定した大量のワークロードの一部はコストとエネルギーの理由でカスタムシリコンに移行するだろうが、そのような環境でも通常、R&Dや非標準タスク用に相当量のGPUフリートを維持している。
ソフトウェアスタックが成熟し、コンパイラが同じコードベースからGPU、TPU、その他のアクセラレーターをターゲットにできるようになるにつれ、GPUは唯一の選択肢ではなく、異種混合クラスター内で共存するようになるだろう。GPUはAI計算の最終形態ではないかもしれないが、今日のモデルと明日のハードウェアをつなぐユニバーサルアダプターだ。
意思決定者が今すべきこと
取締役会、CEO、創業者にとって、GPUはもはや「単なるIT支出」ではない。それは戦略的インフラだ。経営幹部はAI計算を単なる費目ではなく、資本資産として扱うべきだ。GPU投資を工場と同様に、利用率と価値実現までの時間に基づいて評価すべきだ。また、GPUの価値を引き出す人材に投資し、ハードウェア環境の進化に合わせてワークロードを移行できるよう、アクセラレーター間の移植性を考慮した設計を行うことも重要だ。
結論：AI時代は半導体の物語
ピクセル処理のために生まれたGPUは、ディープラーニング革命の原動力へと進化し、現在ではAI経済の中心に位置している。新しいアクセラレーターが台頭する中でも、GPUはAI研究と大規模AIの橋渡し役であり続け、半導体技術、製造、システム設計の現実によって形作られている。
過去10年間のAIがアルゴリズムによって定義されたとすれば、次の10年は計算能力によって定義される—GPUの台頭、進化、未来を通じて語られる半導体の物語だ。
