【テック投資】NVIDIA GPUサーバーシェア急拡大、要因は！？

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今回は、

【テクノロ ジー】NVIDIA GPUサーバーシェア急拡大、の要因は！？

まずは、基礎おさらい。

『CPUとGPUの違い』

●CPU

Armが得意なCPU…
プログラムを動かす為にデータを計算したり制御したりする。メモリやハードディスクに命令を出す半導体の中心部にあるコア部品の事。計算・命令・制御等の複雑な処理が得意。パソコンやスマホ等の電子機器の処理能力に大きく関わる為、『コンピューターの頭脳』と呼ばれている。

CPU＝中央処理装置と呼ぶ
正式名称は『Central Processing Unit』

--CPUの特徴--
・コンピュータの頭脳
・連続的な計算処理に向いている
・複雑な処理が得意→「Aは制御しつつ、BとCに指示...」等
・if～else文が得意→「この条件なら○○、この条件なら○○...」
・ゲームで例えると...コマンド入力処理がCPU

プログラミングに例えると...
if文の処理が得意➤CPU
※if文もし～なら○○

●GPU

NVIDIAが得意なGPU…
画像・映像処理が得意な半導体コア。3Dゲームや動画編集・グラフィック等を扱うタスクに用いられる。大量のデータを並列に処理する事が得意。AI処理も大量のデータを処理する必要がある事から最近はAIデータセンターにCPU搭載GPUが採用されている。

GPU＝画像処理装置と呼ぶ。
正式名称は『Graphics Processing Unit』

--GPUの特徴--
・画像、映像処理に特化している半導体コア
・膨大なデータに同じ処理を繰り返す。これが、GPUの得意分野。
・演算装置が多い(演算コアが多い)、並列的な処理に向いている。
・単純な計算速度ならCPUの数倍～100倍以上。
・大量、単純な計算をするのに優れている。
・for文が得意→繰り返し処理
・ゲームで例えると...画像、映像処理がGPU

for分の処理が得意➤GPU
※for文繰り返し処理

-番外編TPUとは!?--
・Googleが独自に開発した半導体コア
・少消費電力なのに、比較的安価点がメリット
・機械学習に特化した演算装置

atmarkit.itmedia.co.jp

『NVIDIA GPU H100 (HOPPER GPU)』

NVIDIAが2022年3月に発表したGPGPU。リリースは2022年12月頃。

※GPGPU
…GPU本来の画像・映像処理以外の、汎用的なタスクにGPUを用いる事。

「NVIDIA GPU H100機能面 (簡単に) 」
・第4世代 Tensor Core
・従来から2倍のFMA性能
・複数のSM間の協調処理 SM＝グラフィック処理のコア
・Streaming マルチコアプロセッサー:108個→132個
・メモリ:3.35TB/s
・70ポンド（約32キログラム）
・1兆個のトランジスタが組み込まれている

※NVIDIA CUDA Core…画像・映像処理型特化GPU
※NVIDIA Tensor Core…AI機械学習特化型特化GPU

『NVIDIA GPUサーバー、シェア急拡大』

「データセンター事業比較」
NVIDIA 売上:約103億ドル (2023年5～7月決算期)
Intel 売上:約40億ドル (2023年4～6月決算期)
AMD 売上:約13億ドル (2023年4～6月決算期)

2023年、NVIDIAのデータセンター規模はIntelの2倍以上に急拡大中。

NVIDIA好調の要因は、NVIDIA GPU H100(上記)や NVIDIA GH200 Grace Hopper™ SuperchipといったAIデータセンター向けのGPUチップに様々なチップや部品を組み込んで構成するボード（システム）の売れ行きが好調な点。IntelやAMDはサーバー向けCPUチップ単体の販売であるのに対して、NVIDIAはCPUや様々な部品を組み込んだGPUサーバーの販売。世界中でAIデータセンター(サーバー)の構築が進む中、NVIDIAが順調にデータセンター(サーバー)分野でもシェアを伸ばしている。