GPUとCUDAを一瞬で理解する！

この記事では、GPUの重要性、その設計目的、そしてAIの学習と推論における応用について探ります。同時に、CUDAプラットフォームとそのGPU計算能力の拡張についても紹介します。GPUとCUDAについて深く理解することで、現在のAI技術の発展動向とニーズ、そしてこれらの技術を活用して産業を発展させる方法をより明確に把握できるでしょう。

# 概要

AI時代の私たちは、「GPU」や「NVIDIA」という言葉をよく耳にしますね。しかし、GPUの本質を理解している人は多くないかもしれません。

私がAI製品やプロジェクトに携わっていた頃、多くのAIアルゴリズムモデルがCPUとGPU両方のバージョンを提供していました。一部のAIサービスでは、顧客自身がGPUマシンを用意し、アルゴリズムの初期実証実験（POC）と実行に使用する必要がありました。特に印象的だったのは、画像処理や計算機視覚（CV）分野のほぼすべてのアルゴリズム、例えば車両検出、物体検出、顔認識などでGPUが必須だったことです。当時は、これらの事実を単に「覚える」だけで、GPUやCUDAの本質について深く考えることはありませんでした。

現在のAI生成コンテンツ（AIGC）時代が進む中、最大の課題は「計算能力の不足」です。今後、「計算能力」を大幅に向上させることが重要な潮流となるでしょう。AI従事者として、この分野をより深く探求し、業界の発展と技術の普及に貢献できる立場にあります。


# GPUとは？

コンピュータには「脳」の役割を果たす**CPU（中央処理装置）**があります。CPUはさまざまな計算タスクを実行でき、画像処理やデータ分析も行えます。では、なぜ深層学習やAIモデル開発チームはCPUではなくGPUを使用するのでしょうか？ 

**答えは簡単です！**
GPUは速いからです。より具体的に言えば、並列計算ができるから速いのです。

**GPUの設計目的：グラフィック計算とレンダリングの高速化**
1990年代、コンピュータゲームやマルチメディアコンテンツの普及により、複雑な3Dグラフィックスを高速に生成できるハードウェアへの需要が高まりました。当時のCPUは命令を順次実行するだけでした。

**なぜ画像やグラフィックの計算に「並列計算」が効率的なのか？**
並列計算が効率的な理由は、一人の作業員が一つずつ点を塗るのと、多くの作業員が同時に塗るのとの違いに例えられます。グラフィック計算とレンダリングでは、各ピクセルの明るさや色などの値を計算する必要があります。一つずつ順番に実行すると非常に遅くなりますが、並列計算ならずっと速くなります。GPUには複数のコアがあり、これを可能にしています。

**なぜAI訓練やAI推論などの深層学習タスクにも高性能計算が必要で、GPUが選ばれるのか？**
   AI推論では、大量の加減乗除演算など、反復的な計算が多く必要です。AI深層学習タスクでは、モデリングの目標は目的関数を解くことです。そのために、各特徴に対応するパラメータを解く必要があります。現在のAI大規模モデルでは、100億、1000億レベルのパラメータ規模が珍しくありません。そのため、訓練とオンライン推論の性能向上が不可欠です。GPUはこの要求に応えられる既存のハードウェアであり、すぐに使用可能です。GPUの応用範囲も、当初の「グラフィックレンダリングの高速化」から、現在では「汎用計算」へと進化しています。

# CUDAとは？

![cuda.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/103400/413015b1-8de0-8046-1a75-490298cba470.png)

GPUの基本概念を理解したところで、次にCUDAについて見ていきましょう。

CUDAは、NVIDIAのIan Buck（CUDAプロジェクト責任者）の指揮のもと、2006年に発表された世界初のGPU向け汎用計算ソリューションです。これはソフトウェアプラットフォームとして理解できます。

CUDAには、グラフィックスライブラリ、数学ライブラリ、深層学習ライブラリ、ランタイムライブラリなど、様々な機能を持つライブラリが含まれています。

ただし、CUDAをAI深層学習タスクのためのソフトウェアプラットフォームやフレームワークとして理解するのは正確ではありません。CUDAはより広範な用途を持つ汎用的なGPUコンピューティングプラットフォームです。PyTorchやTensorFlowなどの深層学習フレームワークは、CUDAを利用してGPU上で効率的に計算を行いますが、CUDA自体はこれらのフレームワークよりも低レベルな層に位置しています。

CUDAは、GPUの並列処理能力を活用して、グラフィックス処理以外の様々な計算タスク（科学計算、シミュレーション、データ解析など）を高速化することを目的としています。深層学習はCUDAの重要な応用分野の一つですが、CUDAの機能はそれだけにとどまりません。



# GPUベンダー

NVIDIAのV100、A100、H100などのGPU以外に、他のメーカーのGPUにはどのようなものがありますか。

以下は、テーブルの内容を日本語に翻訳し、Markdown形式で出力したものです：

| 会社     | 製品              | 説明                                                         |
| -------- | ----------------- | ------------------------------------------------------------ |
| NVIDIA   | V100              | 640コア、16GBまたは32GBのメモリから選択可能                  |
|          | A100              | 6912コア、40GBと32GBのメモリから選択可能                     |
|          | H100              | 80GBのメモリを提供し、浮動小数点演算性能は前世代製品基準から3倍向上 |
| AMD      | Radeon            | 主に個人用コンピューターの消費者向けグラフィックカード、ゲーミングや専門的な作業にも使用される。 |
|          | Radeon Pro        | デザイナー、エンジニア、科学研究者などのプロフェッショナル向け |
|          | Instinct          | 高性能計算と深層学習アプリケーション向けに設計された。       |
| Intel    | Intel HD Graphics | これらの集積グラフィックスチップは多くのインテルプロセッサに内蔵され、一般的な計算とグラフィックス処理に使用される。 |
|          | Intel Iris Xe     | 集積グラフィックスの性能を向上させ、同時にモバイルとデスクトップ向けの独立GPUも提供している。 |
|          | Intel Arc         | 現在NVIDIAとAMDの消費者向けグラフィックス市場で競争している。 |
| Apple    | Apple Silicon     | アップル社はMacコンピューターとモバイルデバイス（iPhoneやiPadなど）向けに独自のチップを設計しており、これらのチップには強力なGPUが含まれている。例えば、M1、M1 Pro、M1 MaxやM1 Ultraチップにはすべてアップルが独自に設計したGPUが含まれている。 |
| ARM      | Mali              | スマートフォン、タブレット、その他のモバイルデバイス、および一部の組み込みシステムで広く使用されている。 |
| Qualcomm | Adreno            | Snapdragonモバイルプロセッサの一部であり、Android搭載スマートフォンやタブレットで広く使用されている。 |