目まぐるしいテクノロジーの進歩の中でも、
昨今大きく注目されているのが「GPU」
（Graphics Processing Unit：グラフィックス処理ユニット）
というものです。

このGPUは、もともとはゲームの高度な
グラフィックスを描くために開発された技術で、
コンピュータの中で画像を扱う部分を担当し、
日々私たちの生活に影響を与えています。


一方で、よく耳にする「CPU」
（Central Processing Unit：中央処理装置）
という言葉があります。

これはコンピュータの中央で、全ての計算やデータ処理を
担当しています。
ここで、CPUとGPUの大きな違いは、
一度にどれだけの作業をするか、という部分です。


CPUは一つ一つの作業を丁寧にこなしますが、一方でGPUは
たくさんの作業を同時に処理することが得意なんです。

この高い処理速度が、GPUをAI（人工知能）の研究開発や
ビッグデータ解析などの領域において欠かせない存在に
しています。
大量のデータを同時に処理する能力が求められるこれらの
分野では、高速なGPUが活躍する場となっています。


半導体業界の歴史を振り返ると、
初期の段階ではPC（パーソナルコンピュータ）
向けの製品を作る「インテル」が主流でした。

しかしその後、スマートフォンの普及に伴い
「アップル」や「クアルコム」が主導権を握り、
そして現在ではAIの時代となり、
GPUの主要メーカー「エヌビディア」は、
人工知能チップのシェアを支配し、
自動運転システムの開発も手掛ける「半導体の覇者」
ともいえる存在となっています。


しかし、GPUや半導体技術には「消費電力」という課題も。
処理速度が上がると、それに伴って消費電力が大きく増加
するため、環境問題を引き起こす可能性があり、
技術の進歩とともに新たな課題となっています。


今後もこのような半導体技術の進歩は、私たちの生活や
ビジネス環境を大きく左右していくでしょう。
特にAIの可能性をさらに引き出すためには、
エヌビディアを始めとする半導体メーカーの動向から
目が離せません。