過去の記事 見え隠れするGPU不足の理由と今後をAIに予想させてみた – テクのブログ technology blog (gdbbcdefghijklm.xyz) から、AI開発のためにGPU（正確には『NVIDIA H100 Tensor コア GPU』通称「H100」）の争奪戦とのこと。
個人利用のGPU商品すら不足のニュースがあるなかで、企業間では、もっと大規模な争奪戦であることは想像にたやすいでしょう。
今後のAI開発を見通すデータとしてNVIDIA H100の動きをチェックは欠かせないでしょう。
AI開発とGPU不足の現状
こんにちは、皆さん。今日はAI開発が進む中で起こっている問題、それは「GPU不足」についてお話ししたいと思います。 AI開発が進む中、その背後で働く重要なパートナーがあります。それが「GPU」です。AIの学習には膨大な計算能力が必要で、その計算を高速に行うためにGPUが使われています。 しかし、近年のAI開発の急速な進展により、GPUの需要が供給を上回る状況が生じています。これが「GPU不足」と呼ばれる現象です。
GPU不足が引き起こす影響
では、このGPU不足が引き起こす影響について考えてみましょう。 まず、AI開発のスピードが遅くなる可能性があります。GPUが不足すると、AIの学習に必要な計算が遅くなり、結果的に開発スピードが落ちる可能性があります。 また、GPUの価格が高騰することも考えられます。需要が供給を上回ると、市場価格は上昇します。これはAI開発を行う企業や研究者にとって、大きな負担となります。
GPU不足の解決策
では、この問題をどのように解決すれば良いのでしょうか。 一つ目の解決策は、GPUの生産量を増やすことです。これは最も直接的な解決策ですが、生産設備の増設や原材料の確保など、時間とコストがかかるため、すぐには難しいかもしれません。 二つ目の解決策は、AIの学習に必要な計算を効率化することです。これには、AIのアルゴリズムを改良することや、新たな計算手法を開発することなどが含まれます。
まとめ
AI開発が進む中で起こるGPU不足は、AI開発のスピードを遅くし、GPUの価格を高騰させる可能性があります。これを解決するためには、GPUの生産量を増やすか、AIの学習に必要な計算を効率化する必要があります。 これからもAI開発の進展とともに、GPU不足の問題は深刻化する可能性があります。しかし、それは同時に新たな技術や手法が生まれるチャンスでもあります。我々はそのチャンスを逃さず、常に新しい解決策を模索し続けるべきです。 以上、今日は「AI開発が進む中、GPU不足が引き起こす影響とその解決策」についてお話ししました。次回もお楽しみに。
この記事はきりんツールのAIによる自動生成機能で作成されました
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AIチップのマジョリティNvidia
GPUのメーカーといっておそらく世間一般で名前が挙がるのは、「Nvidea」と「AMD」でしょう。
RTX・GTXシリーズのNvidiaとRadeonシリーズのAMD、その他としてCPUでおなじみIntel、昨今独自プロセッサーが知られるApple、同じくandroidスマホのプロセッサーとして有名なスナップドラゴンのQualcomm（クアルコム）と続いていきます。
2023年第2四半期における半導体メーカー売上高ランキングは、1位「Intel」2位「Samsung Electronics」3位の「NVIDIA」（←ソース記事）とあり、こちらの記事では集計方法によってはNvidiaは１位としています。
AIチップメーカーも、GPUメーカーとして名を連ねる「Nvidia」「Intel」が名を連ね、「NXP」「Apple」「Google」と並びます。（2019年の記事）
このようにNvidiaは業界の最大手であり、その商品であるH100もAI開発のメインパーツです。
Nvidiaの好景気とAIチップのシェア予想
先の半導体の売り上げ記事からもNvidiaの好景気は誰も疑わず、Aiチップの不景気を示すデータもない。
力不足の為、AI開発各社のAIチップ売買データはありません。今後、どこの企業が、どれだけAIチップを購入したかが、AI開発競争の目安になるかもしれません。
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