近年、AI（人工知能）の発展は、あらゆる業界で革新的な変化をもたらしています。特に、プロフェッショナルなデザインやコンテンツ制作の分野では、AIを活用した働き方が新たな標準となりつつあります。このような状況下で、外出先でも高度なAIタスクに取り組むためのパワフルなツールが求められています。そこで登場するのが、NVIDIAの新しいRTX 500および1000 Ada世代Laptop GPUです。この記事では、これらのGPUがどのようにして、あらゆる場所でAIを活用したワークフローを可能にするのかについて探っていきます。
そもそもGPUって何？
コンピューターを使う上で高画質画像やゲームなどを行うためには並列処理が不可欠となります。並列処理とは複数のプロセスがほとんど同時に実行している状態をさします。この処理方法によって計算処理を複数同時にこなすことができ、微妙な表現の変化を可能にすることができます。GPUは大規模な並列処理に最適化されているため、同時に多くのタスクをこなすことができます。
GPUはいろんな仕事を一気にこなすことができるんですね。CPUのみだと並列処理に限界があるのでGPUが必要というわけです。
GPUの内部構造と計算
GPUの内部には複数の演算ユニットやメモリ、キャッシュなどがあります。演算ユニットは先ほど説明した並列処理を行う場所であり、メモリは計算のデータを入れておく場所です。演算ユニットは、主にベクトル演算や行列演算を行っています。高画質な画像などは、コンピューターの中では数字のみで処理されています。そのいろんな数字が行列となっているので、演算ユニットではその数を掛け算したり足し算したりするのできれいなグラフィックが見ることができます。
3Dゲームなどもモニターで映し出すと平面になりますね。奥行とか影の付き方の一つ一つを数字で表しており、プレイヤーが移動することにより景色が変化するときに演算が発生するのですね。数百万ほどの計算を一度にするためにはGPUのパワーが必要ということです。
また、GPUは計算をベクトルというものを用いて計算しています。ベクトル計算はグラフィックス処理の中で、3次元的空間で物体の位置や方向を表すときなどに主に使用されています。また、研究者は、微分方程式の数値解法などを行うときにGPUのベクトル処理が必要となります。
ベクトル計算は、日常生活では移動するときに目的地の方向をベクトルを使って最適な経路を計算することに似ています。ゲームなどでは、2D,3Dにおいてもオブジェクト（障害物や壁など）がどこにあるのかを計算するときに使用します。
GPUにAI？NVIDIAの生成AI活用術
GPUの有名な企業といえばNVIDIA。NVIDIAは生成AIとNVIDIAのGPU、およびそれをベースとしたプラットフォームの関係を作っています。生成AIは、データの学習、分析、そして新しいコンテンツの生成を行うことができます。（AIについてはこちら）NVIDIAのGPUは、機械学習に理想的なパフォーマンスと効率性があります。並列処理により、大規模なデータや複雑なモデルを効率的に処理し、複雑な計算が可能になります。これにより、開発者はAIモデルを効率的に開発、トレーニング、推論することができます。つまりGPUはAIが学習することや推論においてCPUよりも高速でエネルギー効率が高く、幅広いアプリケーションで利用できます。
（参考 NVIDIA 『GPUがAIに最適な理由』https://blogs.nvidia.co.jp/2023/12/20/why-gpus-are-great-for-ai/）
NVIDIA RTX 500 および 1000 発売予定！AIとの関係は？
新しいNVIDIA RTX 500および1000 Ada世代のモバイルワークステーションは、AIを活用しあらゆる場所で活用できる革新的なデバイスです。このGPUは、極薄で軽量であるため携帯性に優れています。高度なAIより、プロ級なデザインやコンテンツ制作を効率化し、外出先でも最高のパフォーマンスを提供します。AIの活用が日常的なものとなる中、この先進的なテクノロジーは、ビデオ編集、グラフィックデザイン、データサイエンスなど、さまざまな分野での作業を大幅に改善します。
NVIDIAは生成AIの早い導入によって株価も上がり続けています。今後のNVIDIAのプロジェクトは必見です！
