AI用半導体の可能性を解き放つ：「GPU」以外の選択肢は？（1/3 ページ）

AIの普及でGPUへのニーズが増える中、「GPU以外のAI用半導体」を模索することの重要性が高まっている。

[Simran Khokha，EE Times]

　この記事は、2024年8月21日発行の「EE Times Japan×EDN Japan 統合電子版8月号」に掲載している記事を転載したものです。

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　GPUは、ディープラーニングなどのAI（人工知能）の代名詞となり、数々の技術進展をけん引してきた。このような高度な並列プロセッサは、画像認識や自然言語処理（NLP）などのさまざまなタスクにおいて飛躍的進歩を実現している。しかし、より高効率かつスケーラブルな専用ハードウェアソリューションの需要が増大するに伴い、GPU以外の代替手段を模索することの重要性が高まっている。

　GPU市場は現在、空前の成長を遂げている。最近行われた市場分析によると、GPU市場は今後数年間で大きく成長する見込みだという。GPUは、NVIDIAをトップとする数社の主要プレイヤーによって市場が支配されており、今やレンダリング／ディープラーニングタスク向けの主力ハードウェアとなっている。NVIDIAが市場全体の87％という圧倒的なシェアを握り、AMDが10％で後を追い、その他の競合企業が残りの3％を分け合っている。

　このようなシェアの集中から、GPUの選択肢の多様性が制限されていることが浮き彫りになっている。