AIの開発を支える「GPU」が今話題に!!


こんにちは!

新宿高田馬場にあるシェアオフィス・コワーキングスペースCASE Shinjukuの岸です。

 

最近話題のGoogle HomeがCASEに導入されました!記事は読んでいただけたでしょうか?まだ、読まれていない方は読んでみてください!(山崎さんがGoogle Homeと会話している動画も見られますよ!)

フロントにおいてあるので、お越しの際は皆さんもぜひはなしかけてみてください!

みなさん、9割がた天気について尋ねられていますが、もっと別の事を尋ねてもよいのですよ!(笑)

大体のことはなんでも答えてくれます!

 

機械に話かけてそれを普通に聞き取って答えてくれるって、本当にすごいですよね。

 

このGoogle HomeにはAI(人工知能)の技術が使われているとのこと!!
最新のAIの話題の多さには驚かされるばかりですが、AIが人類を追い越す時代がもうすぐ来るなんて言われています。
割と近い未来にそんなことが起こるらしいですが、私にはまだまだ信じられません。

 

このAIの開発に役に立っているのが、かなり以前からPCに使われているGPU(グラフィックス プロセッシング ユニット)と呼ばれる画像出力や処理をするPCパーツです。

 

GPUについて簡単に説明します。一言でいうと、映像をモニターに映し出すのに必要となる計算をしているPCパーツです。
現在、多くの方がお使いのPCには、CPUにGPUが内蔵されているので、見落とされがちですが、3DCGやCAD、ゲームなどをされるパワーユーザーの方が使われているPCには、ハイスペックなGPUが搭載されたPCがあったり、外付けでGPUを搭載されていることもあります。

このGPUが、AIが注目されている現在、これまでにないくらい活躍しているようなのです。
(CPUとはPCの頭脳といわれている、プログラムを読み込み、情報を加工するPCパーツです。GPUはその加工された情報を表示されるための計算をするPCパーツにです。)

 

ちょっと、簡単すぎる説明ではありますが…!

 

このGPUを製造している代表的な会社は2社で、それがNVIDIAAMDです。
それぞれの用途に適したGPUが数多く製造されています。

NVIDIA社の製品では、GeForceQuadroと区別されています。

 

PCゲーム、そして一般的にも用いられる「GeForce」

GeForceは、主にPCゲーム用として用いられているGPUです。
また、ここで少しややこしい話になってくるのですが、PCゲームで用いられるAPI(Application Programming Interface)でDirectXと呼ばれるものがあります。このDirectX に最適化されたGPUがGeForceになります。
APIとは、いろんなソフトウェアの間で同じ機能を共有して使うことが出来るようにする仕組みのことです。
例えば、FacebookとInstagramが連動しているのは、このAPIのおかげなのです。

話は逸れましたが、①このような機能を持つAPIの中にPCゲームに用いられるDirectXと呼ばれるAPIがあり、②それに最適化されているのがGeForceということです。
発色もRGB各色8bit、1677万色となっています。bitというのは色をためられるメモリー量です。
ゲーム用と書きましたが、Geforceが事務用のPCに搭載されていることもあるようです。もしかすると、みなさんがお使いのPCにGeForceが搭載されているかもしれませんよ!

余談ですが、大人気の任天堂SWITCHにもNIVIDIAのGeForceの技術が使われているそうですよ! →NVIDIA の技術が任天堂の新ゲーム機「Nintendo Switch」に採用されました

 

動画編集やプロフェッショナルにも用いられる「Quadro」

Quadroは、主にCAD・3DCG・動画編集に特化したクリエイター向けの業務用に作られたGPUです。

NVIDIAの公式HPにも記載があるように、

Adobe Creative Cloudツールと Adobe Anywhere ソリューションを加速するなら NVIDIA® Quadro® と Tesla® GPUにかなうものはありません。

とあるくらいです。

3DCGのモデリングや動画編集ソフトウェア、画像編集ソフトウェアに用いられるOpenGL と呼ばれるAPIに最適化されたGPUがQuadroです。AdobeのPhotoshop、Premiere、After Effectsなども、Open GLに最適化されているようです。

発色はRGB各色10bit、10億6433万色となっており、その数字をみてもGeforceとの違いは明らかですね。プロっぽいです!

ワークステーションと呼ばれる普通のPCとは異なるCAD・3DCG・動画編集・事務処理などの作業に特化した、より速く、より確実で、信頼性の高い処理をするための特殊なコンピュータにQuadroはよく搭載されています。

 

なので、簡単にまとめると、GeForceはPCゲーム向き、Quadroはプロのクリエイター用のCAD、3D、動画編集などの作業向き、という違いがあります。

 

ちなみに、CASEのフロントPCには、なぜかQuadroが搭載されています!なぜだかは、謎に包まれています(´・_・`)

 

ここまでGPUについて簡単に説明してきました。そして、このGPUがAIにも活用されているのです。

偶然にも、AI技術を使ったスマートフォンアプリの開発をされているエンジニアさんが、弊社がCASEとは別に管理する新宿区立高田馬場創業支援センターを利用されていまして、Geforceを搭載したGPU BOX(※)を使われていたので、お話を伺いました!

※GPU BOXとは、ノートPCでも高機能なGPUを使用することの出来る機能拡張ボックスです。

 

喜多章行さんにお話を伺いました!

 

今回、お話を伺いましたのは、エンジニアの喜多さんです。

AI技術を使ったアプリを開発されているとのことですが、いったいなぜGPUがAIの開発に役に立つのでしょうか??

喜多 さん

そうですね、本当にこれに尽きるのですが、GPUは行列の掛け算がとても得意だということです。
AIの開発において人間の脳神経を模したニューラルネットワークと呼ばれるものがありまして、その中で行列の掛け算を多用するんです。

わかりやすい例としてニューラルネットワークに足し算を学習させるところを実際にお見せします。

はじめは1+1=100とか、とんちんかんな答えをだしてきます。
答え合わせをして正解との誤差から少しずつ調整していきます。
次は1+1=105と答えました。
正解との誤差が大きくなったので105より小さい数字を答えた方が良いことを学びます。

これを何度も繰り返しすと殆ど正解が出せるようになります。

CPUとGPUにこの計算をさせてみるとGPUのほうが圧倒的に速いんです。同じ計算をそれぞれに3回させてみます、

CPUは2分37秒かかっているのに対し、GPUで計算させると、なんと25秒でやってしまいます!!

この足し算モデルですと200回程学習が必要です。

学習させる内容によっては高性能なGPUでも何十、何百時間かかることも珍しくありません。

AIの開発にGPUが必要不可決だということが、なんとなくわかっていただけるのではないでしょうか。

*NVIVIAのHPで面白い動画を見つけました!!ぜひ見てみてください→Mythbusters Demo GPU versus CPU

トライアンドエラーを繰り返す開発の現場において、処理が速いことは、それだけで価値になるということですね!
完全に文系の私にもわかりやすいご説明をしていただき、理解が深まりました!!!(実際に計算しているところをみさせていただきましたが、恐ろしく速いです!)

Google Homeでみていくとわかりやすい気がします!!
例えば、明日の天気を聞くとき場合、人によって聞き方が異なってきますよね。
「明日の天気を教えて?」
「明日は晴れるの?」
「明日の天気はどうなっているの?」
というかんじで。
言葉は違いますが、同じことを聞いていますよね。
この膨大なパターンをAIに学習させることで、どのような質問にも正確に答えることが出来るわけですね!!

喜多 さん

そうなのです!!(僕はGoogle Homeを作ってないので多分。。。)

では、最後に喜多さんがお使いのGPU BOXを見せていただけますか??

喜多 さん

よいですよ(笑)
SonnetのBreakaway Boxという箱をMacBook Proに外付けで繋いでいます。

グラフィックカードはGigabyteのGV-N108TGAMING OC-11G というやつで、この中にNVIDIAのGeForce GTX 1080 Tiが入っています。

喜多さん、お忙しいところ、本当にありがとうございました!

喜多 さん

こちらこそ、ありがとうございました!!記事楽しみにしています。

 

これを読んでいる皆さん!ついてきていますか?

まあ、この私ですらなんとなく理解できているわけですから、大丈夫ですよね(笑)

 

AIが人類を追い越す日がくると、はじめのほうに書きましたが、私はもうすでに追い越されているような気がしてきました(笑)自分の将来が不安になります…(汗)。

 

本当に当たり前なのですが、このAI技術を利用して開発をしているのって、人間ですよね。
だから、「これからは私たちがどのようにAIを利用し活用していくかが重要だ」、とテレビでAIの研究者の方が話しているのを耳にしたことがあります。
また、「AIに倫理観を取り入れるべきだ」、という議論が活発になされているそうです。
ということは、誰がやるか、ということがとても重要なのではないかと思います。
国や文化によって倫理観は違うし、何のために開発するか、その人によって違いますよね。
それに、仕事がなくなるのはAIのせいではなく、私たちの問題ですよね。

と、ここまでドヤ顔で持論を展開しているように見えますが、これは森下さんや田中さんに言われていることの受け売りです(笑)
ただ、いつも言われていることが、よくわかったような気がします。

 

この間たまたま新聞で、AIが2545光年離れた惑星をみつけた、という記事を目にしました!!(こんな内容でした→惑星8個もつ恒星、AIが発見、太陽以外で初、ナショナル ジオグラフィック社
AIって惑星までみつけてしまうの!?と、とても驚きました。
使い方によっては、宇宙に行けるかもしれないという、夢のたくさん詰まった開発であり、技術なんですね。

それだけでなく最先端のAIの技術はビジネスの分野においても、とても大きな役割を果たしていると思います。
そのAIの開発を助けているのが、私たちの使っているPCにも搭載されていて、なおかつPCが誕生した当時からあるGPUだと思うと、なんだか少し身近なことに感じられますよね。

なので、これからの動向がとても楽しみです!!
そして私は、これからも新しいガジェットに出会ってたくさんワクワクしたいです(^^)

 

今回はちょっと難しいお話でしたが、いかがでしたでしょうか?
今まで、知らなかったことを知ると世界が広がりますよね!!
そんな好奇心を刺激出来るような記事を目指して、これからも頑張りたいと思います!

 

では、新宿高田馬場にあるシェアオフィス・コワーキングスペースCASE Shinjukuの岸でした!

 

 

 

スポンサードリンク

CASE Shinjuku Information

  • コワーキングスペース利用 1時間 : 500円 〜
  • シェアデスク24時間利用 月額 : 27,000円〜
皆様のご利用をお待ちしております。CASE Shinjukuのプランについて詳しく見る。
最新のスタッフブログやインタービュー記事などはこちらから CASE ShinjukuのTOPページを見る。

著者紹介

岸 奈津実
岸 奈津実
CASEで働く以前は伊勢丹で働いていたことから、こんな記事を書きました。(JR新宿駅の山手線ホームから「伊勢丹新宿店」と「CASE Shinjuku」どっちが近いか比較検証してみた!!
「自分の楽しいと思うことをとことんを追求する」を大事にしていきたいです。
幼少よりクラシックバレエをやってきましたが、紆余曲折あってCASEに出会いました。ご縁って不思議ですね。
そんなご縁を大事に、日々邁進していきたいです!