並列処理が切り拓いたコンピューティングの歴史

1000万PVを誇る当メディアの視点から見ても、NVIDIA の歩みは現代技術史における最大の転換点の一つです。
1990年代初頭、創業者のジェンスン・フアン (Jensen Huang) は、コンピュータ・プログラムのわずか10%のコードが処理全体の99%を占めていることに着目しました。
この膨大な処理を高速化するためには、従来のCPUのように一つずつ順番に処理する「逐次処理」ではなく、大量の計算を同時に行う並列処理が必要であると確信したのです。
当時の主流だったビデオゲーム業界は、3Dグラフィックスを描画するために膨大な数学的計算を必要としていました。
NVIDIAはこの需要を、複雑な並列処理技術を磨くための完璧な「市場」として選びました。
ゲームという巨大市場で得た利益を研究開発に再投資し、さらに高度な技術を生み出すというフライホイール効果によって、同社は単なるグラフィックス・チップのメーカーから、世界で最も重要なテクノロジー企業へと飛躍を遂げたのです。
ジェンスン・フアンはGPUを「タイムマシン」と表現します。
通常であれば一生かかる計算を数日で終わらせることができれば、科学者は自分の寿命の範囲内で研究を完遂できます。
これは実質的なタイムトラベルであり、天候予測や新薬開発といった、未来をシミュレーションするすべての分野に革命をもたらしました。
| 項目 | CPU (逐次処理) | GPU (並列処理) |
|---|---|---|
| 構造 | 少数の強力なコア | 数千の小規模なコア |
| 特徴 | 命令を一つずつ順番に実行 | 大量のデータを同時に処理 |
| 用途 | 一般的な計算・OSの制御 | AI学習・3D描画・科学演算 |
CUDAとディープラーニングが起こしたAI革命

2000年代半ば、NVIDIAはさらなる一手を打ちました。
それがCUDA と呼ばれるプラットフォームの構築です。
ここからが大事な
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✏️ この記事で学べること
- ▸逐次処理から並列処理へのパラダイムシフト
- ▸ソフトウェア開発を民主化したCUDAの役割
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