超アウトプット#2の発表資料です

1. きれいな絵を書こうとしていたら、
AIを作れるようになっていた話
#2 ~ GPU(グラフィックボード)の進化とAI~

2. これまでの内容
#1 : M1 Macはなぜファンレスなのか(CPU)
「RISC」「CISC」 「Apple」「M1チップ」 「SoC」
「RISC-V」 「Intel」 「AMD」「x86(32)」「x64」
「ARM」 「Softbank」 「NVIDIA」

3. 今回伝えたいこと
• GPUとはなにか
• なぜ「ディープラーニング」「AI開発」でGPUが使われるのか
• GPUの今とこれからとDPU

4. GPUとはなにか
• Graphics Processing Unit
• 単純な処理の並列処理、主に描画に特化した装置
• CPUとの違いは?
• コア数 (並列処理可能数)
CPU : 1~32 個
GPU : 890 ~ 10,496 個
• 処理速度 (1秒間の処理数)
CPU : 2.5億~3.2億 回
GPU : 9億 ~ 17億 回
CPU GPU
表示 表示 表示
表示
時間
時間
ディスプレイに表示する画像
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.
.
…

5. なぜ「ディープラーニング」「AI開発」で
GPUが選ばれるのか
• GPUが培ってきたグラフィックスの描写能力とは
特定の形式の数値を計算する能力
• キーワードは行列計算
• ディープラーニングには、重みの行列に別の行列をかけて
足し合わせる処理があり、
実はこの処理が三次元のグラフィックス処理と同じ
• この処理をGPGPUという
=

6. GPUの歴史
• 1991年 : CPUの描画処理部分を肩代わりする2Dグラフィックアクセラレータが登場
• 1996年 : 2Dの処理性能は十分にみたいしてきたので3Dを重視するようにシフトして行く
• 1999年 : 世界初のGPUが発表される(NVIDA)
• ~現在 : コア数や同時に使えるGPUの数(SLI)を増やして、大量の電力を使って計算を
たくさんできるようにしている

7. GPUの今とこれから
• GPGPUをもっと簡単に使えるようになる
• 現在でもOpenCLやOpenMPなどがあるが、言語仕様として、GPGPU
を手軽に非同期処理をするように使えるようなるのではないか
• NVIDIAとAMDの戦い
• NVIDIAはARMを手に入れたので、AMDとほぼ互角になった
• 戦いの主戦場が、一般ユーザーからデータセンター市場に移行しつつ
ある
• NVIDIAが新たにDPUを発表したことで、CPUとGPGPUで行っている
処理を更に分離する流れがくるのではないか

8. DPUについて
• ARMベースCPUを搭載したSoC
• 単体としてでも使用できるが、SmartNICとして使用している事がほとんど
• CPUやGPGPUで行っている処理の一部を任せる事ができる
• AI
• 機械学習
• セキュリティ(データの暗号化)
• 通信
• ストレージ
• etc…

9. まとめ
• PCはCPUが不得意なことを他のプロセッサに任せることで
処理速度を向上させている
• 今後自作PCをする人はDPUどうするか悩むようになるのかも？
• 仕組みを知ることで、違う分野への転用ができる可能性が広がる