なぜ、NVIDIAが人工知能の進化を大きく左右するのか

例えば動画を再生するなら、動画再生に最適化された回路を作ったほうが、ソフトウェア的に処理するよりはるかに高速なのだ。

それでは行列演算に最適化された回路を開発すれば、より高速にディープラーニングを処理できるのだろうか?

答えはイエスだ。ただし、わざわざこれから開発するまでもなく、すでにそのような処理に特化された「GPUコンピューティング」が存在している。

GPUコンピューティングとは、本来3Dを中心にグラフィック描画を専門に行う「GPU」に特定の演算処理を任せようというものだ。GPUはゲームなどが要求する超高度なグラフィックを高解像度・高速に処理するため、グラフィック処理についてはCPUを上回るほどの処理能力を与えられているのだが、これを特定の演算に応用しようというのが「GPUコンピューティング」の考え方だ。

たとえば3Dグラフィックで、3次元空間にある立方体を回転させ、それを2次元であるモニターに投影する場合、各頂点の位置がどのように見えるかは、8つある頂点の、X、Y、Z軸それぞれの座標を行列変換するのに等しい。GPUコンピューティングこそ、まさにディープラーニングに求められている資質そのものだと言えるわけだ。