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アメリカNOW!【フラッシュ】〜AI革命の頭脳を担うエヌビディアのGPU(グラフィックプロセッサ)〜

2016/10/06
投資調査部 榮 聡

米半導体メーカーエヌビディア(NVDA)が、GPUコンピューティングの開発者向けイベント「GTC Japan 2016」を10月5日に東京で開催しました。同社CEOジェンスン・フアン氏による基調講演を聞いてきましたので、ポイントをご報告いたします。本日の日経新聞14面に掲載された「ファナックと米エヌビディア提携」の記事もこの一環です。

GPU(グラフィックプロセッサ)とAI(人工知能)の関係

エヌビディアはGPU(グラフィックプロセッサ)を主力とする半導体メーカーです。GPUはパソコンやサーバに入っていているCPU(セントラルプロセッサ)とは違い、画像処理に特化したプロセッサです。

AIの研究者がニューラルネットワーク(神経回路網)のシミュレーションを行うのにパソコンのCPUでは負荷が高すぎて困難であったものが、GPUを使うと効率的に処理できることを「発見」して、GPUとAIの間に関係ができました。

CPUは「逐次処理」に最適化された2〜3個のコアから成りますが、GPUは複数の仕事に同時に対応できるよう設計された何千もの小さいコアで構成されているため「並列処理」が得意です(新しいウィンドウで開きます。エヌビディアHPの解説)。

この並列処理がAIが要求する計算を効率よく処理できるということが分かり、AIによる「ディープラーニング」(深層学習)にGPUが使われるようになったというわけです。

なぜエヌビディアなのか

GPUとディープラーニングの相性が良かったというのは偶然です。しかし、同社は20億ドルを投資してディープラーニングに最適化したGPUアーキテクチャ(基本仕様)の「Pascal」を開発し、この関係を大きく発展させようとしています。

「Pascal 」アーキテクチャを用いた製品として、アクセラレータ「Tesla P40/P4」(9/14発表)、ゲーム用グラフィックカード「GTX 1080」「GTX 1070」(5/6発表)、データセンター用アクセラレータ「Tesla P100」(4/6発表)、自動運転用モジュール「NVIDIA DRIVE PX2」(1/5発表)など、今年に入って続々と発表しています。

さらに、昨日東京で開催された「GTC」(GPUテクノロジーコンファレンス)を世界各地で開催してディープラーニングを応用したアプリケーションの開発者を囲い込んで、ディープラーニングのトップランナーの地位を確実なものにしようとしています。GPUを使ったディープラーニングの開発者は14年の2,200人から16年には55,000人へ爆発的に増加しているとのことです。

GPUを手掛ける半導体メーカーには米アドバンスト マイクロ デバイシズ(AMD)がありますが、グローバルでもこの2社が主なプレイヤーです。エヌビディアは世界最大の並列コンピューティングの企業と言えるでしょう。半導体最大手のインテル(INTC)もGPUを扱いますが、CPUの一部にGPUを組み込んだものが主です。インテルはエヌビディアにGPU関連で年間1億ドル以上のロイヤルティを支払っており、GPUにはCPUとは違った専門性があることが窺えます。

AI(人工知能)によるディープラーニングの応用

人工知能によるディープラーニングの応用は、eコマースサイトのお薦め商品、ビッグデータによる顧客分析、株式売買システムのトレーニングなど、様々な分野で徐々に実用化が始まっています。昨日発表されたファナックとの提携もこの一環で、ディープラーニングを利用して「自ら考える産業ロボット」を共同で開発します。

人工知能でコンピュータに学習させられることの美点は、「人がいちいちソフトウェアを書かなくて済む」ことです。しかも、優秀なプログラマーが長時間かけて書いたソフトウェアよりも人工知能で学習させたほうが性能が高まるケースもあるようです。

今年アルファベット傘下のAI企業が開発した「アルファ碁」がプロの棋士に勝ったというニュースが話題になりましたが、あれは人工知能による学習の成果が人が書いたプログラムをはるかに凌駕する可能性があるということの事例と言えます。

いま応用例として最も注目を集めている同社の「自動運転システム」では、「周辺環境(車や人)」「車線」「フリースペース」の3つの認識方法を最初にプログラムで教えると、後は運転事例を学ばせるだけで優秀な自動運転システムができあがるとされます。現在同社は世界の自動車メーカー80社とコラボして開発を進めています。

また、身の回りの物が小さな計算機能を備えてインターネットに繋がる「IoT」はすばらしいアイデアですが、様々な場面に合わせていちいちソフトウェアを書くのは大変なことです。しかし、AIによる学習でこれを代替することができれば、実現の可能性は高まると考えられます。

「PC-インターネット」の時代、「モバイル-クラウド」の時代を経て、現在「AI&IoT」の時代に入ろうとしていますが、「AI&IoT」の時代を支える基盤技術としてGPUの重要性が高まっていると言えるでしょう。そのGPUでトップを走るエヌビディアには、今後増々注目が高まると言えそうです。

なお、エヌビディアについては、9/20掲載の「アメリカNOW! 今週の5銘柄 〜半導体指数の「レラティブハイ」更新で注目の「半導体」関連はコレ!?〜」でも筆頭銘柄としてご紹介しています。

【今週の5銘柄】
10/3付「アメリカNOW! 今週の5銘柄 〜ジム・クレイマーが注目する成長株は「FANG」から「FAAA」へ〜」から、注目銘柄をご紹介します。

フェイスブック(FB)
ネット広告市場でのシェア拡大とこれを背景とした広告単価の上昇を受けて、業績は直近期まで絶好調が続いています。成長率に比べてPERには割安感があると見られます。

アリババ(BABA)
4-6月期の売上はマネタイゼーション(同社売上/総取引高の比率)の改善で前年同期比59%増と上場来最高水準に加速、また、中国経済指標の改善から中国関連銘柄への注目が高まりそうです。

アマゾン ドットコム(AMZN)
「プライム会員」へのサービス強化などの効果でネット通販の売上が加速、クラウドサービスのAWS(アマゾン・ウェブ・サービス)の貢献で利益の伸びも加速しています。年末商戦に向けて、同社が注目されやすいタイミングです。

アルファベット(GOOG)
市場平均を上回る売上・利益成長をしながら、市場平均程度のPERでしか買われておらず、評価不足の可能性が高いと考えられます。

アクセンチュア(ACN)
コンサルティングとIT中心のアウトソースを2本柱とするグローバル企業です。デジタル、クラウド、セキュリティといった成長分野の売上が4割を占め、かつ、市場シェアの拡大が続いていることから、GDP成長率を大きく上回る成長を遂げています。

※Bloombergデータ、会社資料をもとにSBI証券が作成

※本ページでご紹介する個別銘柄及び各情報は、投資の勧誘や個別銘柄の売買を推奨するものではありません。

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