人工知能（AI）の潜在的な力は、組織が近年蓄積してきた膨大な量のデータに、未開拓の価値がどれほどあるかに注目されています。しかし、このような大量のデータを処理するには、これまで多大な計算能力が必要でしたが、それだけでなく、組織が競争上の優位性を求める場合に必要としない時間とまったく同じ時間が必要でした。と グラフィックスプロセッシングユニット (GPU)-アクセラレーテッドコンピューティングしかし、情報技術（IT）業界には、より効果的で効率的な新しい代替手段があります。
これまで、データ集約型のプロジェクトの多くは、データから価値を引き出すために、高価で中央処理装置（CPU）を大量に消費するインフラストラクチャに依存していました。長年にわたり、コンピューティングハードウェアベンダーは、CPU速度の向上に注力してきました（より短時間でより多くのコンピューティングを実現するため）。しかし、これには電力使用量の増加や発熱量の増加などのペナルティがあります。
GPUアクセラレーテッドコンピューティング、つまりGPUをCPUと組み合わせて使用することで、GPUで可能な限り多くの並列処理アプリケーションコードを処理できるようになります。これにより、研究者はより多くの洞察を得て、実用的なデータをこれまで以上に迅速かつ費用対効果の高い方法で生成できます。これは、1つのGPUで特定のワークロードに対して数百のCPUのパフォーマンスを提供できるためです。
GPUは、CPUをはるかに超える並列コンピューティングアプローチを採用しており、数千の計算コアを提供します。これにより、一部のソフトウェアはCPUだけで100倍高速化できます。さらに、GPUはCPUよりも電力効率とコスト効率が高くなりながら、この高速化を実現しています。
一部のプロセスは本質的にシーケンシャルであり、CPU を使用すると最良の結果が得られます。ただし、他の多くの並列アプリケーションプロセスでも GPU リソースの恩恵を受けることができます。そのため、CPU と GPU を組み合わせて使用すると、最新世代の CPU の優れたシーケンシャル処理能力と、最高性能の GPU が提供する並外れた並列処理能力を活用して、両方のテクノロジの長所を活用できます。
システム設計チームが、このレベルのデータ分析に必要なCPUベースとGPUベースのシステム、およびストレージサブシステムの両方を構築した経験がある場合、GPUアクセラレーション戦略に移行すると、あらゆる点でパフォーマンスが向上し、計算時間が短縮され、ハードウェア要件が軽減されます。
これは今のところ素晴らしいことですが、GPU アクセラレーテッドコンピューティングを使用することによる投資収益率は将来にも及びます。業界をリードする GPU 開発企業である NVIDIA は、2025 年までに GPU がコンピューティングパフォーマンスを 1000 倍高速化するのに役立つと予測しています。このように必然的に GPU への依存度が高まることは、アーリーアダプターが GPU アクセラレーテッドコンピューティングに移行しない競合他社よりも、時間の経過とともにより優れた計算能力を享受できるだけでなく、時間の経過に伴う差の幅も大きくなることを意味します。
これは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを現在のデータ分析に望ましいものにしているテクノロジーが、大量の計算能力を必要とするAI にとっても理想的であるためです。さらに、NVIDIAや他のベンダーによるGPUテクノロジーの継続的な改善と、アルゴリズムの改善に利用できる大量のデータストアにより、GPUアクセラレーテッドコンピューティングにすでに慣れている組織は、よりスムーズにAI に移行できるようになります。
GPUコンピューティングの効率の向上も、次のような道を切り開く可能性があります エッジコンピューティング。今後のネットワークの改善により、エッジでの高速で低遅延の推論操作が可能になるため、これらのアプリケーションには最も強力で電力効率の高いプラットフォームが当然選択されます。
このAI関連の価値は、GPUアクセラレーテッドコンピューティングとAI の両方の経験を持つシステム設計者を見つけることにかかっていますが、これは難しい場合があります。ただし、GPUの機能を最大限に活用するバランスの取れたAI システムができれば、このエキサイティングなテクノロジーから得られる利益はさらに強力になります。
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