GPUコンピューティングの台頭とは
GPUコンピューティングの台頭とは、もともとグラフィックス処理用に開発されたGPU（Graphics Processing Unit）が、ディープラーニングの学習に不可欠な計算基盤として認識され、AI研究・産業を変革した技術トレンドです。
GPUとAIの出会い
GPUは数千の小さなコアで構成され、大量の並列計算を高速に実行できます。ニューラルネットワークの学習は行列演算が中心であり、GPUの並列処理能力と相性が抜群でした。2007年にNVIDIAがCUDA（Compute Unified Device Architecture）を公開したことで、研究者がGPUを汎用計算に利用することが容易になりました。
AlexNetとGPUの決定的な関係
2012年のAlexNetの成功は、GPUの重要性を決定的に示しました。AlexNetは2基のNVIDIA GTX 580 GPUを使用して学習されており、GPUなしではこの規模のモデルの学習は現実的ではありませんでした。この成功以降、GPUはAI研究のインフラとして不可欠な存在となりました。
NVIDIAとAI産業
GPUメーカーのNVIDIAは、AI特化型GPU（Tesla、A100、H100シリーズ）の開発を加速させ、2024年には時価総額で世界最大の企業の一つとなりました。GPUコンピューティングの台頭は、ハードウェアの進歩がAI技術の発展を牽引した象徴的な事例であり、計算能力とAIの進歩が不可分であることを示しています。