GPUの歴史 ─ 第7章：AIとディープラーニング ─ GPUがAIを動かし、AIがGPUを作り変える

TECH

2025.11.10

人工知能は、人間が作った最後の“発明”かもしれない。
しかし、その AI を生み出したのは GPUだった。

◆ “CPUでは不可能だった AI” を GPU が可能にした

2012年、深層学習（Deep Learning）は冬の時代だった。
研究は存在したが、実験ができない。

「理論はある。だが計算できない。」

そこに GPU が現れた。

AlexNet（2012）
ImageNet コンペで、誤差率を10%以上も一気に更新。

使われたのは NVIDIA GeForce GTX 580（一般向けGPU）。

AI の進化は、GPUを使った瞬間に始まった。

CPU だと数週間かかった学習が、
GPUだと数日になった。

CPU → 不可能
GPU → 現実

AI研究者あるある：

「研究費＝GPUを買うお金」

なぜ NVIDIA 一択になったのか？

CUDA を学ぶ = AI を研究する
という関係性ができてしまった。

AI研究者にとって、GPUではなくCUDAが必須になった。

ディープラーニングが求めたのは

NVIDIAはアーキテクチャを AI 向けに作り変えた。

そして誕生したのが：

Tensor Core（Volta / 2017）

Tensor Core は AI のための専用ユニット。

精度	用途
FP32	高精度計算（従来GPU）
FP16 / INT8	深層学習（Tensor Core）

GPU が AI に最適化され、
AI が GPU を進化させた。

進化のサイクルが回り始める。

AI には計算力（GPU）が必要
　↓
AI が GPU を要求して進化する
　↓
GPU が AI 専用設計へ変わる（Tensor Core）

AI が GPU を設計する時代 に入った。

AI は GPU を “性能” で評価しない。

「この GPU で どれだけ大きなモデル が回るか？」

LLaMA、GPT、Gemini…
大規模モデル（LLM） が主役になり、

が重要になった。

GPU は単体性能より クラスタ性能 で語られるようになる。

GPUが AI を動かし、
AI が GPU を作り変えた。

GPU の進化曲線：

描画 → 表現 → 計算 → AI

AI の進化曲線：

理論 → 実験 → 実用 → GPU依存

そして、2020年代。

GPU は ただの計算装置 ではなく：

文明の知性を育てる器 になった。