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NVIDIAについてわかりやすく解説します
ジェンスン・フアンは、PCでリアルな3Dグラフィックスを実現するという目標でNVIDIAを創業しました。
最初の製品は失敗しましたが、GPUという「大量の計算を同時にこなすチップ」を生み出し、ゲーム機や映像分野で成長します。
その後、GPUを画像以外の計算にも使えるようにするCUDAを開発したことで、AI研究や仮想通貨マイニング、自動運転などに活用が広がりました。
AIブームによりGPU需要は世界的に急増し、NVIDIAは自動運転向け製品も展開しています。
現在NVIDIAは時価総額約4.5兆ドルに達する巨大企業となり、創業期に投資していれば莫大な利益を生む会社へと成長しました。
ミジンコでも理解できるように
分かりやすく解説します。
【BGM】
甘茶の音楽工房さんの「青い空を見ていた」と「MoonSpring」という
BGMを使わせていただいています。
本編
https://amachamusic.chagasi.com/music_aoisorawomiteita.html
エンディング
https://amachamusic.chagasi.com/music_moonspring.html
CUDA入門 #1 GPUの概要
AIや大規模計算で使用される事が多くなった、
GPUについての解説です。
CUDA対応GPUでは、数百から二万強のCUDAコアを持ち、
CUDAコア数個の計算を並列で(同時に)行うことが可能です。
これにより、計算処理速度の向上され、
AIなどの分野で、必須に近い存在となっています。
【使用した素材】
（合成音声）VOICEVOX:No7
ミニPC魔改造チャレンジ13総集編
ミニPCを自作ケースに入れただけで自作と言い張る。
GMKtec EVO-X2 改造総集編
ミニPC(これの64GB/1TB版)： https://www.links.co.jp/item/gmktec-evo-x2/
GPU・TPUの設計思想を考察：AIアクセラレータの本質と次世代アーキテクチャ（RNS）の視点
動画をご覧いただきありがとうございます！ この動画は、投稿者が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、視聴者の皆様にも分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。
今回は、現代のAIを支える「GPU」と「TPU」の設計思想の違い、そして次世代の計算パラダイムである「RNS（剰余数系）」について掘り下げています。 何でもこなす10種競技の選手のようなGPUと、たった一つの種目に特化した重量挙げチャンピオンのようなTPUの特徴を比較しています。 それぞれの強みや性能を引き出すためのボトルネックを解説するとともに、従来の2進数計算（桁上げ伝播）の限界を原理的に回避するRNSの可能性についても触れています。
【AIツールの利用について】
本動画の音声や説明の生成には、「NotebookLM」などのAI支援ツールを使用しています。 そのため、発音の違和感、言い回し、要約のニュアンス、事実関係などに誤りが含まれる可能性があります。 なお、内容を少しでも把握しやすくするため、動画の冒頭には投稿者が見出しと紹介画像を追加しています。
【詳しい解説・参考資料はこちら】
正確な情報やさらに詳しい解説、参考資料などについては、以下のnote記事にまとめています。 ぜひ併せてご確認ください。
👉 https://note.com/science_totoron/n/neb530bced227
【コメント大歓迎です！】
私自身も日々学びながら発信をしております。 もし動画内で「ここ少し違うかも？」「こんな補足情報もあるよ！」といったお気づきの点がありましたら、ぜひ気軽にコメント欄で教えていただけるととても嬉しいです。 皆様からの補足、訂正、追加情報などを心よりお待ちしております！
GPUアーキテクチャの物理学 ― なぜAIとHPCはGPUを必要とするのか ―
生成AIや科学技術計算を支えるGPUは、なぜCPUとは異なる構造を持ち、AIやHPCで大きな力を発揮するのでしょうか。
本動画では、「GPUアーキテクチャの物理学」をテーマに、CPUとGPUの違い、並列計算、行列演算、メモリ帯域、低精度計算、データ移動、TMAなどの仕組みについて、できるだけ分かりやすく紹介します。
GPUは、単に計算コアの数が多いだけではありません。大量の計算を同時に処理する設計、データを効率よく運ぶメモリ構造、計算と通信を重ね合わせる仕組み、複雑なハードウェアを扱いやすくするソフトウェア環境など、さまざまな工夫によってAIや科学計算を支えています。
本動画は、投稿者が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、視聴者の皆さまにも分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。動画の冒頭には、内容を把握しやすくするため、投稿者が見出しと紹介画像を加えています。
なお、動画内の音声や説明の作成には、NotebookLMなどのAI支援ツールを使用しています。そのため、発音、言い回し、要約、技術的な説明、事実関係などに誤りや不十分な点が含まれる可能性があります。
正確な情報、詳しい解説、参考資料については、以下のnote記事をご確認ください。
▼参考記事
「GPUアーキテクチャの物理学 ― なぜAIとHPCはGPUを必要とするのか ―」
https://note.com/science_totoron/n/nb129214a8ed9
内容についてお気づきの点がありましたら、補足、訂正、追加情報などをコメント欄でお寄せいただけると幸いです。専門的な補足はもちろん、疑問や感想なども歓迎しています。どうぞ気軽にコメントしてください。
CPUの岐路：GPU・TPU時代のヘテロジニアスコンピューティングで再定義される役割
ご視聴ありがとうございます！ この動画は、私が関心を持った科学・技術のテーマについて、公開情報をもとに内容を整理し、みなさんに分かりやすく共有することを目的として作成した解説動画です。
今回のテーマは「AI時代におけるCPUの進化と新しい役割」です。 「CPUはもう時代遅れなのか？」という疑問から出発し、TPUなど特定の計算を得意とする専用アクセラレータの台頭、大規模言語モデル（LLM）が抱えるメモリの壁、そしてAI向けに進化を遂げた最新CPUの逆襲について解説しています。 動画の冒頭には、内容を把握しやすくするため、見出しと紹介画像を加えてみました。動画本編に入る前の参考にしていただければ幸いです。
【AI支援ツールの使用について】
本動画内の音声や説明の作成には、NotebookLMなどのAI支援ツールを使用しています。そのため、発音の違和感や独特な言い回し、要約や事実関係などに誤りが含まれる可能性があります。 正確な情報や詳しい解説、元となった参考資料については、以下の note.com の記事にまとめていますので、ぜひ併せてご確認ください。
参考資料・詳細解説はこちら：
https://note.com/science_totoron/n/nd1e0ac0ee1c6
【コメント大歓迎です！】
AIツールを利用してまとめていることもあり、至らない点や誤解を生む表現があるかもしれません。 「ここはこういうことだよ」「こんな最新情報もあるよ」といった補足や訂正、追加情報などがございましたら、ぜひ気軽にコメント欄で教えていただけるととても嬉しいです！ 皆さんと一緒に知識を深めていけるような、温かい場になればと思っています。
それでは、AI時代においてシステム全体をまとめる「オーケストラの指揮者（マエストロ）」として生まれ変わるCPUの物語を、どうぞお楽しみください！