AI需要で急成長する米NVIDIAが仕掛けたイノベーションの中身【第76回】

　米NVIDIAは1993年に創立された。３D（3次元）グラフィックスを描画・表示するためのICを開発するためで、1999年に複雑な画像処理用の半導体であるGPU（Graphic Processing Unit）を発表した。ファブレスで、半導体の製造は台湾TSMCに委託している。

　GPUは当初、ゲームやマルチメディアなどに使われるニッチな製品だった。その後、データセンター需要や、AI（人工知能）／生成AIブームによるAI半導体市場で飛躍的な成長を遂げ、金額ベースで70%以上のシェアを獲得している（英サードブリッジ グループ調べ）。2024年第3四半期（2023年8月～10月）の売上高は、前年同期比206％増の181億2000万ドルで過去最高を記録。営業利益は同1633％増の104億ドルだった。

半導体コア技術に加えソフトウェアの開発力も強化

　このような急成長を実現しているのはNVIDIAのイノベーションによるものだ。まずはGPUの半導体技術の開発力を見てみたい。

　AIブームを支えているNVIDIAの製品は「A100」と「H100」である。そこに使われているコアGPUは、TSMCの7ナノメーターのプロセスで製造されている。826ミリメーター角の大きな半導体で、540億のトランジスターを集積する。その性能は、前バージョンと比較してAIトレーニングで6倍、推論で7倍である。

　コンピューティング環境を改善するためのイノベーションが「DPU（Data Center Processing Unit）」だ。SoC（Silicon on Chip）技術を使い、業界標準になっている米ArmのアーキテクチャーによるマルチコアCPUと、プログラマブルなGPUエンジン、両者を結びつける高速なネットワークインタフェースの3要素を1つのチップに統合することで、それぞれの高速化に加え、連携の高速化を図る。さらにソフトウェアデファインド（定義）のネットワークやストレージ環境を実現し、CPUの負荷を軽減する。

　半導体製品のコアなイノベーションだけでなく、ソフトウェアによる製品の活用範囲を拡大するイノベーションにも取り組んできた。GPU向けの汎用並列プログラムの開発・実行基盤「CUDA（Compute Unified Device Architecture）」がそれだ。C言語での開発環境に、データ通信機能や、単純な繰り返し命令を超並列処理変換する機能を加えることで、一般的な並列計算処理を可能にする。

　CUDAは、GPUを並列計算やAI処理など、グラフィック処理以外への汎用的な使用を可能し、GPU活用の世界を大きく変えた。ディープラーニング（Deep Learning：深層学習）にも使え、深層学習向けのライブラリーや最適化ツールも用意する。

　NVIDIAは、CUDAを開発するに当たり、ソフトウェアに投資し、優秀な人材を集めた。そのソフトウェアによりGPUの用途を広げ、顧客のニーズの先取るというイノベーションを可能にしたわけだ。