3DCGをやっているとGPUの性能への関心があると思います。主にはレンダリングの速さやビューポートの更新速度など作業に直結しますからね。ただGPUを扱ってるとよくCUDAというプログラムの話を聞くと思います。このCUDAとはいったい何なのか改めてまとめてみました。
GPUを取り巻く現在の状況
いまのPCやサーバーの世界では、GPUは単なる描画装置ではなく、高性能な計算機として扱われるのが当たり前になっています。
特に生成AI、機械学習、映像処理、物理シミュレーションといった分野では、CPUだけで処理を完結させることは現実的ではなく、GPUの存在が前提条件になっています。
CPUは長い間、クロック周波数の向上によって性能を伸ばしてきましたが、2000年代半ば以降、その伸びは頭打ちになりました。
そこで主流になったのがマルチコア化ですが、これは「1つの処理を速くする」方向ではなく、「同時にたくさん処理する」方向への転換を意味します。この流れは、大量の同種計算を並列に処理するGPUの構造と非常に相性が良いものでした。
その結果、GPUは画像描画という本来の役割を超えて、計算資源として急速に存在感を高めていきます。かつては研究機関や一部の専門家だけが扱うものでしたが、現在では個人レベルでも画像生成や動画生成、3DCG制作の補助、科学技術計算などでGPU計算が日常的に使われるようになりました。
なぜNVIDIAが一強に近い状態なのか
GPU市場を見ると、NVIDIAが圧倒的な存在感を示しています。データセンターから個人向けPCまで、GPU計算が関わる分野ではNVIDIA製GPUが事実上の標準のように扱われている場面も少なくありません。
この状況は、単にGPUの演算性能や電力効率が優れているから生まれたわけではありません。実際、特定の条件下では他社GPUが性能面で優位とされることもあります。
それでも全体の構図が大きく変わらないのは、「GPUをどう使うか」という前提条件をNVIDIAが長年かけて握ってきたためです。
NVIDIAは早い段階から、GPUを汎用計算機として扱うための環境を整備しました。単にハードウェアを提供するだけでなく、プログラミングモデル、ツール、ライブラリ、ドキュメント、学習環境まで含めた総合的な仕組みを用意し、「GPU計算とはこういうものだ」という世界観を先に完成させてしまったのです。
CUDAが果たした役割
この「GPUを汎用計算機として使う世界観」の中心にあるのがCUDAです。CUDAは2000年代後半に登場し、それまで扱いづらかったGPU計算を、現実的な開発対象に変えました。
CUDA以前にもGPGPUと呼ばれる試みは存在していましたが、描画APIを無理やり計算に流用するなど、かなり特殊な知識と手間が必要でした。おそらく生成AIの初期のころ、GPGPUという単語が登場していたことを記憶している人も多いと思います。
CUDAはこの状況を根本から変え、GPUを「大量の小さなコアを持つ並列計算機」として正面から扱えるようにしました。
重要なのは、CUDAが単にGPUを速くしたのではなく、「GPUとはこう使うものだ」という既成事実を作り上げた点です。GPUの使い方を開拓したともいえるかもしれません。
並列処理の考え方、メモリの階層構造、最適化の着眼点といった思考様式が、CUDAを通じて広く共有されていきました。その結果、研究、論文、フレームワーク、教育、人材育成までがCUDA前提で積み上がっていくことになります。
CUDAの中身は何なのか
CUDAはAPIやSDKと表現されることがありますが、実態はそれだけでは説明しきれないかもしれません。
CUDAの中には、並列計算のプログラミングモデル、C/C++への言語拡張、専用コンパイラ、実行時ランタイム、GPUドライバと密接に結びついた実行基盤、そして多数の公式ライブラリ群が含まれています。
APIでもありSDKでもあると言えなくはないですが、それらの枠内で説明するにはちょっと異質な存在です。
単なる関数の集合ではなく、GPU計算を成立させるための実行プラットフォームやフレームワークと呼ぶのが最も近いのかなと思います。
ハードウェアの世代差を吸収しながら、上位のアプリケーションには極力変更を要求しない設計になっているため、GPUが進化してもソフトウェア資産が生き続ける仕組みが作られています。
このように、CUDAはハードウェアと強く結びつきながらも、利用者にはある程度の抽象化を提供するという、ドライバとミドルウェアの中間のような位置づけにあります。
なぜ他社のシェアが増えないのか
AMDやIntelといった他社がGPUを開発できないわけではありません。性能や電力効率の面で優れた製品が登場することもあります。それでもシェアを大きく伸ばせない理由は、CUDAによって作られた既成事実の存在にあります。
CUDA前提で書かれたコード、最適化されたライブラリ、実績のあるフレームワーク、豊富な情報とノウハウがすでに大量に存在しています。
この環境では、単にハードウェアが優れているだけでは選ばれません。確実に動くこと、情報が多いこと、トラブル時に解決策が見つかることが重視されるためです。
他社がCUDA互換を目指せば常に後追いになり、独自路線を取れば学習コストと移行コストの壁に直面します。この構造そのものが、シェア拡大を難しくしています。
今後この状況はどうなっていくのか
短期的に見ると、CUDAを中心とした構図が大きく崩れる可能性は高くないと言われているようです。既存のソフトウェア資産と人材、市場の期待が強固に結びついているためです。
一方で、特定用途に特化したAIアクセラレータや、別の計算モデルを採用する動きが進む可能性はあります。ただしそれはCUDAを置き換えるというより、CUDAとは別の土俵を作る流れに近いでしょう。
まとめ
CUDAはGPUの使われ方そのものを定義し、その前提を業界に定着させたプラットフォームといえます。NVIDIAが一強に近い状態を保っている理由は、この既成事実をいち早く作り上げた点にあります。
GPUの性能競争だけを見ていると見落としがちですが、実際にはソフトウェアと知識の積み重ねが現在の勢力図を形作っています。CUDAを理解することは、GPUを取り巻く現状を理解することそのものと言えるでしょう。
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