AIにGPUが欠かせない理由
自動運転に欠かせないAI（人工知能）。そこで使われている機械学習の手法がディープラーニング、と前回解説した。しかし、ディープラーニングは、膨大なデータを処理する必要があるため、コンピューターにも、高い演算能力が求められる。そこで活用されているのがGPUだ。
GPUはGraphics Processing Unitの略。パソコンのゲームの3D描写をよりスピーディーに表示するために、高い演算処理能力が求められ、それに応えるために誕生したモノなのだ。パソコン用のビデオカードとしてNVIDIA製品を利用している人も多いだろう。
ところで、演算を行なうプロセッサーといえば、誰もが最初に思い浮かべるのはCPU（Central Processing Unit）だろう。では、すでにパソコンにはCPUという演算装置があるのに、わざわざGPUが求められるのはなぜだろう。それは、CPUとGPUでは計算の仕方が異なるからだ。
まず、構造としてCPUとGPUでは、演算を行なうコアの数が異なる。CPUが数個から数十に対して、GPUは数百から数千。つまりGPUの方が、圧倒的に演算コアは多いのだ。その多数の演算コアを使って、並列処理を行なう。並列処理とは、複数の演算を同時並行で行なうというもの。3Dグラフィックは、多数のポリゴンの集まりであり、3Dグラフィックを動かすときは、その膨大なポリゴンの座標の移動を計算しなければならない。ここでGPUは、複数の演算コアを使って一気に並列処理することで、3Dグラフィックを動かすのだ。
一方、従来からあるCPUは少ない演算コアで、複数の計算をひとつずつこなす。これが逐次処理という方法だ。GPUの並列処理に対して、従来のCPUは逐次処理を行なう。逐次処理のCPUは、膨大な演算が求められる3Dグラフィックを動かすのには不向きだが、複雑な計算は得意。つまり、GPUとCPUはどちらが上というのではなく、使い道が異なるというわけだ。
そうしたGPUの特性は、膨大な計算を求められるディープラーニングに向いている。そのため、クルマの自動運転に必要なAIの開発にはGPUが不可欠になっているのだ。画像処理をはじめ、シミュレーションなど、自動運転の先行開発ではNVIDIAのGPUが大活躍している。また、量産車に向けての次世代の車載チップに関してもNVIDIA社の製品に注目が高まっており、大手サプライヤーの多くがNVIDIAを採用することが予想されている。
これまでNVIDIAといえば、パソコン用ビデオカードのメーカーというイメージだったはずだが、数年後には自動車関連の大手サプライヤーになることだろう。
筆者紹介：鈴木ケンイチ
1966年9月15日生まれ。茨城県出身。国学院大学卒。大学卒業後に一般誌／女性誌／PR誌／書籍を制作する編集プロダクションに勤務。28歳で独立。徐々に自動車関連のフィールドへ。2003年にJAF公式戦ワンメイクレース（マツダ・ロードスター・パーティレース）に参戦。新車紹介から人物取材、メカニカルなレポートまで幅広く対応。見えにくい、エンジニアリングやコンセプト、魅力などを“分かりやすく”“深く”説明することをモットーにする。
最近は新技術や環境関係に注目。年間3～4回の海外モーターショー取材を実施。毎月1回のSA/PAの食べ歩き取材を10年ほど継続中。日本自動車ジャーナリスト協会（AJAJ）会員 自動車技術会会員 環境社会検定試験（ECO検定）。
週刊アスキーの最新情報を購読しよう
本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります