NVIDIAは同社の製品がスーパーコンピュータ「JUPITER」に採用されたと発表した。これはどのような製品で、AI分野で使う場合にはどのような利点があるのか。NVIDIAの今後を含めて展望する。
GPU（グラフィックス処理装置）ベンダーのNVIDIAは、同社のアクセラレーテッドコンピューティング用モジュール「NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip」（以下、GH200）が、ドイツで運用されるスーパーコンピュータ「JUPITER」に搭載されることを発表した。
JUPITERはエクサスケール（1秒間に100京回規模の計算速度）の処理能力を有しており、その目的は気候と気象の研究、生産工学、量子コンピューティングにおけるAI（人工知能）技術の基盤モデルを作成することなどだ。GH200はどのように処理の効率化に貢献するのか。
GH200はアプリケーションの要求する負荷に応じてCPU（中央処理装置）とGPUの間で動的に処理能力を分け合い、アプリケーションのパフォーマンスを最適化する。JUPITERはGH200を採用することで、AIワークロード（AI技術を組み込んだシステム）の処理を効率化する。
NVIDIAはその他の事例として、Hewlett Packard Enterprise（HPE）が新しい生成AI（ジェネレーティブAI）向けスーパーコンピューティングシステムにGH200を搭載する計画だと発表している。
コンサルティング企業J.Gold Associatesの創設者兼アナリストのジャック・ゴールド氏は「NVIDIAはGH200によって、GPU以外の市場で存在感を強めようとしている」と分析する。調査会社Opus Researchのアナリストを務めるダン・ミラー氏によると、NVIDIAが近年発表している製品や機能は、AI分野の研究者が求めるものを意識している。処理の安定性や、量子コンピューティングのパフォーマンスなどだ。
一方ゴールド氏は、「Advanced Micro Devices（AMD）やIntelなどの競合半導体ベンダーと比べて、AI処理の能力ではNVIDIA製品が高いと見る意見があるが、必ずしもNVIDIAがAI市場で最高の位置を占めていることを意味するわけではない」と指摘する。
例えば近年は、供給能力も重要な指標だ。AI技術用の半導体製品は、世界中で不足する傾向にある。「企業は単一のベンダーが需要に応える十分な製造能力を備えているかどうか、常に考えるようになっている」（ミラー氏）
「動作周波数をMHzで表現する時代なら、処理速度の速さが“優れたチップ”の条件だった。今はそこまで単純ではない」とゴールド氏は話す。
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