日記（12.5）

１２月５日　　（火曜日）　　　②　　　曇り
昨日のニュース
米半導体大手エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（CEO）は4日、
岸田文雄首相と官邸で面会後に記者団の取材に応じ、
　ソフトバンクなどの日本企業と連携して生成人工知能（AI）の
　研究開発を加速させると明らかにした。
　岸田首相からは生成AIを支える画像処理半導体（GPU）を
　できるだけ多く日本に供給してほしいと要請されたという。
★エヌビディアの現在の総資産額は１００兆円というから凄いことだ。
　台湾の優秀な技術経営者が今やトップに躍り出てきている。
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　フアン氏によると、
　クラウド事業大手のさくらインターネットやNTTなどを含めた日本企業と協力するという。
　フアン氏は「生成AIと、日本が持つ製造業の専門知識や経験を組み合わせることで、
　ロボティクスで強みを生かせると思う」と述べた。
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半導体(GPU)メーカーとして、互いにライバル関係にあるNVIDIAとAMDですが、そのトップ同士が、遠縁であるとの情報が出ています。
台湾の天下雜誌によると、フアンCEOの母とスーCEOの祖父が兄妹だとのこと。

スーCEOからみるとフアンCEOは叔父筋にあたるようです(台湾語をGoogle翻訳で英訳した情報なので正確ではないかも……)。ともに台南にルーツを持つ二人が親族だとは驚きです。
BabelTechReviewsによると、「台湾ではよく知られた話」だそうですが、
　〇台湾以外では確実に知られていない話かと思います。
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★あれほど隆盛を誇った日本の半導体は完全に手遅れ状態にあるなあ～！
　自分が現役の頃、台湾に組み立て工場が出来た。
　この国にこれほどの力量があるとは思えなかったが・・
　今や教えを乞う国だ。日本はどうなってしまったのか！
　中国が統一を叫ぶのもわかる様な気がする。絶対それはNGだと思う。
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メモなので読み飛ばして・・
ここからは、GPUとCPUの違いやGPUが普及している背景はどうなのか、
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まず、GPUについて簡単に解説。
GPUとは、コンピューター内の画像処理装置のことです。
　　英語のGraphics Processing Unitから
　　それぞれの頭文字を取った略称がGPUになります。
〇役割として画像や映像を速くきれいにモニターに映すために
　必要不可欠な画像処理装置のパーツです。
　他にも画像処理装置には、ビックデータを瞬時に大量計算する処理に優れています。
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GPUとCPUの違い
コンピューターに必ず必要な装置といえば、GPUとCPUがあります。
ここでは、GPUとCPUの違いについて詳しく解説します。
〇CPUとは、中央処理演算装置のことです。人間に例えると頭脳になり、
　さまざまなタスクや計算など幅広い処理を得意としています。
　そのためCPUは、連続する演算処理能力に優れていることが特徴です。
　それぞれ得意で優れているところをGPUとCPUを比較すると、
　「AI」「生成AI」などの分野では、
　CPUよりもGPUの方が活用できるため重要な装置になる。
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〇スーパーコンピューターの多くはGPUを搭載している
　スーパーコンピューターとは、通常のコンピューターよりも
　 複雑で大容量の計算を高速で処理することが可能なところが特徴です。
　世界最高水準のスーパーコンピューターには、通常のコンピューターでは計算できない
　計算能力だけでなく、AI関連の高速処理もできます。
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　スーパーコンピューターが計算するものには、
　大容量のデータが必要になる気候変動シミュレーションや災害予測シミュレーション、
　病気の新しい治療法のための解析などさまざまです。
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GPUが普及している背景
〇GPUが普及している背景の要因には、
　計算能力が過去と比較して高速や大容量データを計算など飛躍的に向上しただけでなく、
　同時にVRやAIが進化してきたのも大きな要因と考えられています。
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〇GPUは画像や映像を高速でモニターに映してくれる画像処理装置で、
　きれいに映してくれる処理能力が大幅に進化し向上したため、
　さまざまな業界でも利用されています。
　ほかの業界でも必要な高速画像処理を行う計算能力を実現してくれたのが「GPGPU」です。
〇現在では多くの業界でGPGPUが利用されていて、スーパーコンピューターの
　高速計算だけでなく、医療や金融、建築など活用事例が増加中です。
〇VRも過去と比較して進化が進んでいて、仮想現実と現実との差異が少なくなってきているため、
　離れた拠点同士でも遠隔医療や遠隔授業など、
　距離の制限が映像技術の進化のおかげでなくなっています。
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また、近年のリモートワークにおいてもコミュニケーションの向上に、
　　実はGPUが貢献しています。この活用事例にあたっても、
　　高度なGPUがサービスをサポートしているのが現状です。
AIに学習をさせるディープランニングは、機械学習の1つです。
　　機械学習を行う目的は、AIが人間のように過去の映像や音声などから学ぶために
　　大容量のデータを勉強させることです。
機械学習では、大容量のデータをAIに学習させるために、
　　高度で高速なデータ処理能力が必要になり、
　　AI分野の現場でもGPUが多く活用されています。
将来的にAIはさらに進化していくことが予想されているため、
　　比例してGPUも進化するので、
　　今後多くの個人や企業で利用されるようになるでしょう。
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GPUのメリット・デメリット
GPUのメリット
GPUのメリットは、並列処理が行えるため処理スピードがCPUと比較して10倍なことです。
　　膨大な量の単純計算がGPUは得意なので、
　　多くのスーパーコンピューターにも多く搭載されています。
GPUのデメリット
　　GPUのデメリットは、冷却するために電力消費量が多いことです。
　　理由は、発熱の可能性があるため常時冷却する必要性があるためです。
　　また、冷却するために音がうるさいのもデメリットになるでしょう。
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GPUの種類とその特徴
ここからは、GPUの種類とその特徴について解説します。
　抑えておきたいGPUの種類は3つになります
①グラフィックボード
　グラフィックボードとは、コンピューターに用いられる基盤に
　GPUが搭載されている製品のことです。
　グラフィックボードは、必ずしもコンピューターに必要ではないですが、
　追加で画像や映像をきれいに映すためには、外付けGPUが必要になります。
　グラフィックボードの特徴は、CPUからの指示を受けてモニターに画像や映像をきれいに
　画面表示してくれることです。反対にグラフィックボードのデメリットは、
　冷却させるために消費電力が多いことです。
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②内蔵GPU
　内蔵型GPUとは、コンピューターに内蔵されているGPUのことです。
　CPUと同じで、コンピューターには必要不可欠ですが、
　現在では多くのCPUにはGPUが内蔵されている
　CPU統合型GPUがコンピューターに搭載されています。
　内蔵型GPUの特徴は、導入するためのコストが単体型GPUより安価なことです。
　また内蔵型GPUのメリットには、発熱量や消費電力がグラフィックボードよりも少ないため、
　外出先でも利用できることです。
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③GPUクラウド
　GPUクラウドとは、クラウド上で利用できるGPUサーバーのことです。
　GPUクラウドの特徴は、自社でサーバーを用意しなくてもいいため、
　初期導入費用や設置のための費用、他にも毎月の運用に必要な管理費などが必要ないことです。
　GPUクラウドのサービスは、インターネット経由でサービスとして提供されるため、
　利用する場所を選ばなくてもよいのもGPUクラウドのメリットと言えるでしょう。
GPUのメーカー一覧
NVIDIA
　GPU業界の大手開発メーカーです。
　半導体メーカーとして世界的に知られていてアメリカに本社があります。
　用途がゲーム用のGPUであるGeForceシリーズのブランドは、
　世界的にゲーマーの方々に有名です。
　〇用途がビジネス用のNVIDIA RTXシリーズも高性能でパフォーマンスが高いため、
　多くの企業が利用しているGPUになります。
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Intel
InteIは、NVIDIAのGPUよりも多く使われているCPU内蔵GPUを開発しているメーカーです。
　IntelのCPU内蔵GPUは、NVIDIAのGPUよりもコンピューターに多く使われています。
　高画質ゲームを楽しむことが可能なGPUである、
　　Arc Aシリーズを2022年に一般向けGPUとして発売しています。　
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AMD
AMDは、GPUの開発だけでなくCPUの開発をしています。
　有名なGPUはゲーム向けのRadeonシリーズで、
　非常に高性能なGPUになります。
AMDは、NVIDIAの次にGPUのシェアがある開発メーカーで
　Radeonシリーズは、ゲーム向けの高性能GPUとして有名です。
　AMDの特徴はコストパフォーマンスに優れているため、
　家庭用ゲーム機に多く採用されていることです。
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★どんどんAIを支える半導体技術が進化して・・
　そのAIの脅威にさらされる。
　　この皮肉