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はてなキーワード: GPUとは
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
子供がYoutubeを見てパルワールドをやりたいと言い出した。
自分のゲーム用のPCはあるが、子供に高価なPCを用意するのも難しい。
せっかくなので一緒にやるかと思い、方法を調べた。
案１．Xbox Cloud Gaming 1210円/月
Android,iOS等からクラウド上のPCに接続できる。（らしい）
Microsoftアカウントを登録しなくてはならない。クレジットカードが必要なので、18歳未満のアカウントでは課金できない。
子のアカウントにクレジットカードを登録するのは嫌だったので、断念。
案２．仮想デスクトップ(Hyper-V)で子供用の環境を作る。
【Host( Win11 Pro)＞Hyper-V( Win11 Pro)】 ＜ (RemoteDesktop) MiniPC(Win11 Pro)
せっかくなので教育も兼ねてPCを用意したほうが良いかと思い、採用。
構築にホスト側はWindows11 Proが必要。クライアントもWindowsのライセンスが必要。
Hyper-V上のOSは、そのままではHostPCのグラボを使用できないが、GPU-PVを設定することでHostとHyperV上で同時にパルワールドを動かすのに問題なかった。(Geforce4070Ti)
Hyper-V上ではSteam版のパルワールド(0.1.3)は起動しなかった。(GPUパススルーに対応していないエラーが出てCPUのみで起動しようとする)
MicrosoftStore版(0.1.1.2)では動作した。 (無料で1時間試遊できる)
・RemoteDesktop
SteamLinkでMicrosotStore版のパルワールドを無理やりライブラリに入れたが起動せず、パッドが認識しなかった。
Windows標準のリモートデスクトップ接続では、グループポリシーを変更することでパッドが使用できたが、遅延が気になるので断念。
Sunshine＋Moonlightが良い感じに動いたので採用。
軽い気持ちで環境構築を始めたが、躓くところが多く大変だった。
リモートデスクトップ用のミニPC(N100)は1.7万円程度で購入。マイクラ程度なら動くらしいので、このまま教育用にプレゼントすることにする。
GPU進化しすぎて映像キレイなのはわかるんだけどそれ以外がコントローラーぷるぷるから一向に進まないんだよな
ぷるぷるから進化するどころかコントローラーごと廃れていきそうな勢い
語弊ある言い方だけど似たようなガンシューティングFPSばっか人気になるのも殺す感覚の質が低すぎるのが原因なんじゃないの？
銃だとコントローラーからのフィードバックを再現しやすいから作りやすい＆相手は遠隔地で勝手に死ぬだけだから死の表現が楽だし
やがて殺す経験よりも数量競技的な要素の比重がどんどん重くなってそのためにキーボードが主流に……みたいな流れじゃんたぶん
ワイがゲームに求めているのは単純な勝利とか競争よりも日常で得られない体験なんだよな
たとえば狩猟とか釣りやったことある人ならわかると思うけど獲物を〆る瞬間に得られる身体的フィードバックって想像を絶する厚みがあるじゃん？
捕らえた獲物と対峙した時には視覚からだけじゃなくて触れることで興奮して張り詰めた筋肉の躍動や皮膚表面に行き渡る生命の温かみを感じる
そして〆る時にはこの小さな身体のどこにこんなエネルギーが眠っていたのかというくらいの全身が捻じれるような抵抗を返してくる
溢れる血液とともに拍動がダイレクトに伝わってくる。やがて抵抗が弱弱しくなっていき弛緩しきった肉袋に……みたいな
コントローラーぷるぷるみたいな単発一過性の刺激ではなくてフィードバックにストーリー性を持たせられるような
まあワイがエイム下手すぎるだけなんだが
（追記）
はー聴覚ねハイハイ。そういえばあったねそういうの。音楽聴きながらゲームする癖あるからあんま意識してなかったわ。
まあ普段街づくりゲームしかやらんから正直あんま上達したい欲求ないけどね（言い訳）
それはそうと触覚フィードバックデバイスはやっぱグローブ型がいいんじゃない？
ギュっと握り締めたりできるやつね。
あとこの季節になると暖房効いてても末端はクルもんがあるから手をすっぽり覆えるやつね（冷え性）
それから剣道のコテみたいになってもアレやから丸洗いできること！
あとなんか怖いとか猟奇とか言う人いるけど銃で撃ち殺す時点で一緒というかこまけー部分の違いでしかなくない？
IIJmioで4980円で買えるRedmi 12 5Gなんか普段使いはこれで余裕だぞ
これが搭載してるSnapdragon 4 Gen 2ってローエンドのチップだけど、6年前のハイエンドである835くらいの性能はあって、さらに4nmプロセスなだけあって電力効率がいいんでなかなか電池減らない
ちなみにSnapdragonってなんか厨っぽいネーミングだと思う人多そうだけど、キンギョソウ(画像検索)の英名なんだ
美しい花の名を冠したチップを積んでるAndroidは、A17 Proみたいな無機質な名付けのAppleより風流だと俺は思うぜ
ちなみにより鮮やかで明るい有機ELの格安スマホがいいなら+3000円でIIJで買えるReno7 Aをおすすめするぜ
そっちはチップは695で、CPU性能は4G2比でほぼ同じだがGPU性能はちょい上、メモリが2GB増えて1cm小さく25g軽くなり防水性も上がる
GPU → これがネック。テキスト生成よりもはるかに多くのGPUが必要と思われる。
GPUの関係でエロ動画生成AIを作れるのは金を持っている大企業のみ。
ただし普通の大企業はこんなAI作るわけないのでやるとしたらエロ産業の大企業。
候補としてはDMM, PornHub, XVideosあたり。
DMM 売上3500億円
PornHub 売上610億円
XVideos PornHubと同等と思われる
その後、軽いモデルをベースに特定ジャンルの動画のみ学習させたジャンル特化型モデルが登場してくる。
個人 → 金払って有料モデルで生成する人、GPU持ってて無料モデルで生成する人、他人が生成した動画を見る人と様々。
AV女優 → リアルイベントを上手くこなせる女優のみ生き残る（会えるアイドル的な）。大多数は廃業。
AVメーカー → 淘汰が進むが生き残ったところはむしろ今までより儲かる。作品作成のコスト・手間が桁違いに削減されるため。大手は独自モデルを作って特色を出したりも。
何か設計するとなると設計するためのソフトが必要で、物理シミュレーションなども行う必要があるが、
例えばトランジスタ数の増加に対して、シミュレーション時間の増加が無視できないといった感じだ。
AIやGPUと相性が悪い。まだ悪いのかブレイクスルーする方法があるかはわからないが、CPUを高クロックで回す進化が少しずつでも進んでいるから止まらずになっているが、クロック周波数もそろそろ限界だ。
そんなこともあり、買収合戦が起こって寡占してしまっているわけだが、年末にAnsysがSynopsysに買収されるといったニュースも流れ、ソフトベンダーが寡占が更に起こっている。
利用者は増えず、オープンでないのでネットで解決策は簡単に出てこない。
