こんばんは
おやじです。
先日、ＮVIDIA（エヌ・ビディア）と言う会社の株価が半導体界の盟主と
言われているあのIntel株価の５倍になり、時価総額でも追い上げてい
るという話しが出ていた。
ＮVIDIA（エヌ・ビディア）という会社ＰＣゲームや画像編集にからんだ
事のある人ならご存知だと思うが、ＧｅFｏｒｃｅと言う名のビデオカード
を作っている会社なのだ。
ちなみにおやじのＰＣにもＮVIDIAのビデオカードが搭載されている。
そのビデオカードの会社がなぜｉｎｔｅｌに肉薄してきたのかその秘密を
さぐってみよう。
■目次
▶2-1.１９９９年にＧＰＵを発明したことが大きい
▶2-2.２００６年汎用GPU演算用の画期的なアーキテクチャCUDAを発表が大きい。
▶2-3.２００７年Ｔｅｓｌａ ＧＰＵの発売
▶2-4.２００８年Tegraモバイルプロセッサの発売
1.ＮVIDIA(エヌ・ビディア）の歴史
１９９３年
■ジェン・スン・ファンがクリス・マウラスキーとともにNVIDIAを設立した。
(PCはいつの日にかゲームやマルチメディアを楽しむためのごく一般的な家庭用品
になるという信念のもと)
当時、24を超えるグラフィックスチップの会社があったが、3年後に、その数は70ま
で急増した。2006年までに、NVIDIAは当時から操業を続けている唯一の独立系企
業となった。
１９９４年
■ＳＧＳ－TOMPSONと最初の戦略的なパートナーシップを構築する。
NVIDIAは、SGS-Thomson Microelectronicsのシングルチップ・グラフィカルユーザ
インターフェース・アクセラレータを製造するために、同社と最初の戦略的パートナ
ーシップを提携するに至った。マルチメディア・アクセラレータ・ボード中にこのチッ
プをインストールするために、Diamond Multimedia Systemsが選ばれた。
１９９５年
■「ＮＶ１」の発売を開始
このPCIカードは,二次テクスチャマッピングを基礎とした2Ｄ／３Ｄグラフィックスコア
を搭載し、Diamond Edge 3Dとして売り出された。
１９９６年
■ＭICROSOFT DIRECTＸが公表される。
これは性能が重要視される3Dグラフィックスレンダリングのために使用されるAPIである、Direct3Dをサポートしたものである。
１９９７年
■ＳＧＩに所属していた技術者が続々と参加し、非常にパワフルでありな
がら低価格なGPU「RIVA 128」を発表
これは世界初の128ビット3Dプロセッサである。
最初の4ケ月で100万台以上が出荷された。
１９９８年
■初のマルチテクスチャリング3Dプロセッサ「RIVA TNT」が発売され、一躍ＰＣ
グラフィックチップス界の技術的筆頭メーカーとなった。
■台湾のｔｓｍｃと多年度戦略的パートナーシップを締結し、同社はNVIDIA製品
の製造を開始した。
■ファブレス半導体協会は、2年連続で、業界で最も尊敬される民間のファブレ
ス企業にNVIDIAを選出した。
１９９９年
■NVIDIAは、グラフィックス・プロセッシング・ユニット(GPU)を発明し、この業界
における確固たる地位いた。GeForce 256は、世界初のGPUとして発売が開始
され、NVIDIAは、GPUを「1秒で最低1,000万のポリゴンを処理することができる、
集積型座標変換、光源処理、トライアングルセットアップ／クリッピングおよびレ
ンダリングを有するシングルチッププロセッサ」と定義した。現在、最新のGPUは
、1秒当り20億以上のポリゴンを処理する。
■NVIDIAは、プロフェッショナル向けのグラフィックスプロセッサとしてQuadro
GPUを投入した。Quadroは、テニスシューズから自動車にいたるまで、あらゆる
もののデザインに携わるプロフェッショナルユーザーにとって、デファクトスタン
ダードとなる。
■NVIDIAは、NASDAQ上場を発表した。
２０００年
■Microsoftは、同社初のゲームプレイ用コンソールXboxのためのグラフィック
スプロセッサの提供先としてNVIDIAを選んだ。
■NVIDIAは、グラフィックス技術のパイオニアである3dfxを買収した。
■世界初のノートブックGPU、GeForce 2 Goの発売が開始される。
２００１年
■NVIDIAは、nForceプラットフォームを手に、統合グラフィックス市場へ参入した。
■NVIDIAは、業界初のプログラマブルGPUであるNVIDIA GeForce3を発表する。
これにより、開発者はカスタムメイドの視覚効果を実現することができるようにな
った。
■NVIDIAは、総収益10億ドルに最も早く到達した半導体企業となり、S&P 500に
加わる。
２００２年
■NVIDIAは1億台目のプロセッサを出荷した。
■大人気の 『Dawn』 デモをGame Developers Conferenceで公開。半透明の羽根
、人間そっくりの表情、滑らかな曲線、驚異的なディテールからなる森の妖精を描写。
■ゲーム開発者にGPUの能力を最大限に活用してもらう目的で、「The Way It's
Meant to Be Played」が導入さる。
■Fortune誌に、NVIDIAをアメリカで最も成長が早い企業に指名された。
２００３年
■スタンフォードビジネススクール同窓会は、NVIDIAをEntrepreneurial Company
of the Yearに選び、eBay、Charles Schwab & Co.およびCisco Systemsとともに受
賞者の仲間入りを果たした。
■Dusk、Ogre、Time Machine の 3 つのデモでは、非常にリアルで幾何学的な毛髪
、モーションブラー、時間ベースシェーディング、高度な皮膚シェーディングなど、画
期的なグラフィックス機能の効果を確認できる。
■NVIDIAは、ワイアレス用のグラフィックスおよびマルチメディア技術のトップ企業
Media Qを買収した。
２００４年
■NVIDIAは、3DグラフィックスのWorld of Warcraftを発売するために、Blizzard
Entertainment と提携した。マルチプレイヤーオンラインゲームは、世界で最も人
気のあるゲームであり続けるはずだ。
■複数のGPUを一緒に連結し、1台のマシンのグラフィックス性能を劇的に引き上
げるSLI技術が発表される。
■NVIDIAは、NASAによる火星の地形の再現に協力した。NVIDIAの技術を活用
して、Roverによって送られたデータは、写真並みにリアルなバーチャルリアリティ
ーとしてレンダリングされることにより、まるで、赤い惑星表面を自由に移動できる
かのように、科学者達は火星を探索することができた。
２００５年
■NVIDIAは、SonyのPlayStation 3ゲームプレイ用コンソール向けのプロセッサの
開発を発表する。
■台湾に本拠を置くコアロジック技術の開発企業であるULi Electronicsを買収した。
２００６年
■NVIDIAは、500万台目のグラフィックスプロセッサを出荷した。
■NVIDIAは、汎用GPU演算用の画期的なアーキテクチャCUDAを発表した。CUDA
を使用することにより、科学者や研究者は、複雑な演算を要する課題に取り組むた
めに、GPUの並列処理能を利用することが可能になった。
■携帯機器向けの組み込み2Dおよび3Dグラフィックスソフトウェアの開発企業であ
るHybrid Graphicsを買収した。
２００７年
■同社は、10億ドルの総収益を第一四半期に達成した。
■NVIDIAのグラフィックスプロセッサがエンターテイメント産業に対して与えた功績
により、エミー賞を受賞する。
■Forbes誌によって、NVIDIAは"Company of the Year"に選ばれた。記事には、グ
ラフィックス市場におけるNVIDIAの優位性とその成長ぶりが掲載されている。
■Tesla GPUを発売開始した。これまでスーパーコンピュータでしか享受できなかっ
た演算能力が、創薬、画像診断および天気のモデル構築などの分野の研究者によ
って広く利用できるようになった。
■半導体、ファームウェアおよびパーソナルメディアプレイヤー用のソフトウェアの
販売業者PortalPlayerを買収した。
２００８年
■NVIDIAは、一般的なPCノートブックと比べ消費電力が30分の1であり、かつ高い
性能を発揮するTegraモバイルプロセッサの発売を開始した。
■東京工業大学がスーパーコンピュータTSUBAMEを構築。Tesla GPUをベースと
したスーパーコンピュータとして初めて、世界のスーパーコンピュータトップ500に
名を連ねた。
■ビジュアルレンダリングソフトウェアのトップ企業mental imagesを買収した。Quadro
GPUに最適化した同社のirayソフトウェアは、デザインのフォトリアリスティックレンダ
リングを介して、製品開発者に効率的なフィードバックをもたらす。
■Apple社の革新的なMacBook、MacBook ProおよびMacBook Aiに、GeForce 9400M
GPUが採用された。
■ゲーム用物理演算技術の開発企業であるAGEIAを買収しました。PhysXソフトウェア
は、物理の法則を再現するためにゲームで使用されている。
２００９年
■NVIDIAは、AndroidをTegraプロセッサ上で作動させるためにGoogleと協働した。
■NVIDIAとSiemens Healthcareは世界初の3D超音波システムを開発した。
■Industrial Light and Magicの最高技術責任者Richard Kerrisが第一回GPU
Technology Conferenceを立ち上げ、高性能コンピュータ分野における最高の知性
が集結した。
NVIDIAは、「Fermi」というコードネームの次世代CUDA GPUアーキテクチャを発表した。
■世界初の家庭用高精細3Dステレオソリューション3D VisionをCESで発表する。
２０１０年
■世界初の家庭用高精細3Dステレオソリューション3D VisionをCESで発表した。
NVIDIAのTesla GPUが、世界最速のスーパーコンピュータである中国のTianhe-1A
に搭載された。
■アバターやスタートレックを含む、アカデミー「視覚効果」賞候補の全作品にNVIDIA
GPUが使用された。
■バッテリー作動時間と性能のバランスを取るために、GPUを自動的に管理するノート
パソコン用の画期的技術であるOptimusテクノロジを開発。
■アウディが、世界中の同社の車に搭載されたナビゲーションおよび娯楽用システム
に搭載するためにNVIDIA GPUの実装を発表した。
２０１１年
■NVIDIAは、世界初のデュアルコアモバイルプロセッサTegra2を発表し、Tegra2を搭
載する初めてのAndroidタブレットが開発された。
■Intelとの6年間のクロスライセンス契約によって、NVIDIAは15億ドルのライセンス料
を取得した。
■Quadro GPUがまたしても「インセプション」や「ハリー・ポッターと死の秘宝 PART 1」
といった全てのアカデミー視覚効果賞ノミネート作品を強化する。
■NVIDIAが10億個目のグラフィックスプロセッサを出荷。
■超効率的なARMアーキテクチャを基礎とするカスタムCPU－"Project Denver"が
CESで公表される。
２０１２年
■オークリッジ国立研究所がKeplerベースのNVIDIA Tesla GPUを搭載した世界トップ
のスーパーコンピュータTitanを公開
■受賞作品「ヒューゴの不思議な発明」を始めとするアカデミー視覚効果賞ノミネート
作品の全てを NVIDIA がまたもや強化する。
■GRIDがグラフィックスをクラウドにもたらし、初の仮想化GPUが登場
■強力なTegra 3を搭載したタブレットおよびスマートフォンが発売
■「Newsweek」が米国で最も環境に優しい企業(Greenest Company)の6位にNVIDIA
を選出
■世界最速のゲームパフォーマンスを実現するKeplerベースのGeForce GTX 600
シリーズを発表
２０１３年
■革新的なスタイラスやカメラ性能搭載の純正タブレットプラットフォームTegra Note
を発売。
■世界最速のクアッドコア・モバイルプロセッサTegra 4、NVIDIA初の4G LTEモデム
内蔵型モバイルプロセッサTegra 4iを発表。
■究極の携帯型ゲーム機NVIDIA SHIELDの登場。
■世界一のスーパーコンピュータと同じDNAを持つGeForce GTX TITANがゲーマ向
けに登場。
■Portland Groupが傘下に入り、加速型コンピューティング革命を起こすNVIDIA
開発者ツールの構築を促進。
■NVIDIA GRIDビジュアル・コンピューティング・アプライアンスを発表し、中小企業
のネットワーク上でもほぼ全ての端末に超高速のGPUパフォーマンスを実現。
２０１４年
■世界最速 GPU の DNA をモバイルに提供する 192 コアのスーパーチップ、NVIDIA
Tegra K1 がリリース。
■世界最先端のゲーマー向けタブレットである SHIELD タブレットが絶賛の嵐の中、発売。
■第 10 世代アーキテクチャである Maxwell が投入され、GeForce GTX GPU の
パフォーマンス、グラフィックス、効率が劇的に向上。
２０１５年
■NVIDIA DRIVE は高度に洗練された運転支援システムを実現し、自動運転車実現
への道を切り開く。
■NVIDIA GeForce GTX TITAN X はディープニューラルネットワークの学習を行う史
上最強のプロセッサである。
■Jetson TX1 は 1 個のモジュール内にスーパーコンピュータレベルの機能を搭載し
、次世代の高性能自立型マシンを実現できる。
■256 コアを搭載するモバイルスーパーチップ、NVIDIA Tegra X1 の処理能力は 1
テラフロップスに達しており、深層学習やコンピュータビジョンの実用化に役立つ。
■NVIDIA 初の家庭向けエンターテインメント機器である NVIDIA SHIELD は、まった
く新しい TV の楽しみ方を提案する。
２０１６年
■世界初のワンボックス ディープラーニング スーパーコンピューターである NVIDIAR
DGX-1 は、人工知能アプリケーションを大幅に強化する。
■NVIDIA DRIVE PX 2 は、高性能な車載人工知能を実現し、自動車業界において
ロボット カーの実現を支援する。
（TegraＸ1を2機搭載）
■新たに投入された第 11 世代の GPU アーキテクチャ NVIDIA Pascal は、世界で
最も先進的な NVIDIA TeslaR アクセラレータと GeForceR GTX グラフィックス カード
の基盤となっている。
■新たに投入された NVIDIA IrayR VR では、光やマテリアルをシミュレートし、写真
のようにリアルな対話形式の仮想環境を作成できる。
２０１７年
■2017年3月3日に任天堂から発売された、ゲーム機「Nintendou Switch」を共同開発
出典：Wikipedia
出典：NIVIDIA
2.ＮVIDIA（エヌ・ビディア）の成長分析
2-1.１９９９年にＧＰＵを発明したことが大きい
ＧＰＵとは
GPUとはGraphics Processing Unit の略称で、その名の通りPCやワークステーション
において画像処理を担当する主要な部品の一つ、高速のVRAM（ビデオメモリ；グラ
フィックボード上のGPU専用メモリ）と接続され、グラフィクスシェーディングに特化した
プロセッサが多く集まった構造を持っている。一つ一つのプロセッサの構造は単純な
ためその機能はCPUに比べて限定されたものだが、大量のデータを複数のプロセッ
サで同時かつ並列処理することができる
GPUがなにやら計算の主役になっている現代であるが、GPUはもともと描画のための
ものだったのだね。
そもそも初期、GPUという名前が出てくる以前のグラフィックスコントローラのレベルま
で遡ると、グラフィックスコントローラは「メモリをデータで埋め る」のが主な機能であり
、その意味では演算器というよりもメモリコントローラに必要な機能が追加されたもの
、というレベルに近かったのだ。
2-2.２００６年汎用GPU演算用の画期的なアーキテクチャCUDAを発表が大きい。
当時、3Ｄ対応や精細画像の描画の為に、ＧＰＵは有り余る能力をもっていたが、通
常のＰＣではその能力は殆ど使われていない。これを何とか活用できないものかと
いう思想があり、ＧＰＵの余っている能力を汎用演算に使おうという考えのもと、考
えられたアーキテクチャーで、画期的なのは、今まで一部でＧＰＵを使った汎用計算
は行われていたがいちいち画像処理の言語に変換しなければならず、画像処理の
知識なしには使いこなせなかった。しかしこのＣＵＤＡアーキテクチャーによって、画
像処理を意識することなく、通常のＣＰＵのように、Ｃ言語でプログラミングできるよ
うになった点が大きい。
CUDAとは簡単に言えば、GPUを汎用ベクトルプロセッサとして活用するためのハードウェアとソフトウェアの統合環境だ。ここでいうハードウェアというのはGPUそのもののことだけではなく、この汎用コンピューティングを行えるようにするための内部機構を含んでいる、ということを指している。ここでいうソフトウェアというのはCコンパイラを中核とした開発環境やGPUをCUDAプロセッサとして活用できるようにするためのドライバソフトを指している。
そして重要なのは、開発者側はターゲットハードウェア(GPU)の仕様を理解していなくても、そのCUDAアプリケーションは動作させるGPUの性能やスペックに応じてスケーラブルなパフォーマンスとなるという点。具体的に言えば、GPU側の動作クロックが速ければそれだけ高速に動くし、シェーダ数が多く実装されていてもパフォーマンスは高くなるということだ。プログラム側は自分がGeForce 8800 GTXで動作するのかGTSで動作するのかといったことは気にする必要がないのだ。
出典：news.mynavi.jp
GeForce 8800 GTX
出典：pc.watchi.impress.co.jp
これによりＧＰＵコンピューティングという言葉がでてきた。
GPUコンピューティングとは、一言で言えば計算機での数値計算においてGPUを利用することだ。
ＣＰＵとＧＰＵの違い
簡単に言えばCPUは連続的な計算が得意で（違う内容を順次処理する）、対してGPUは並列的な演算が得意（同じような内容を同時に処理する。）という性質を持っている。そのため、アプリケーションのシーケンシャルな部分をCPUで、並列演算部分をGPUで計算させることで、CPU単体で全てを計算させる場合より圧倒的に高速で演算することができる。これがGPUで計算させるとなんと数倍～100倍以上の速度で結果を得ることができる。
CPUが誕生してから2004年程度まではそのクロック数の上昇=高性能化という枠組みでの競争だったが、プロセッサ内部の物理的構造によりそのクロック数の上昇は頭打ちになってきた。そこで今度は１つのチップに複数のコアを載せることで並列処理を可能にし、それ以降はいかにコア数を増やせるか、という並列化競争の時代になってきた。そうしてCPUのコア数は年々増してきたが、現在でもまだ数個～十数個だ。それに比べGPUは数千個（Tesla Ｐ100においては3584個！）という非常に多くのコアを積んでいる。その点においても、GPUがCPUに比べて並列計算に優れていることが分かる。他にも、メモリ転送帯域がCPUよりも数倍大きかったり、スレッド数（計算処理の単位のようなもの）CPUにおいてはコア数とほぼ同等なのに対し、GPUはコア数<<スレッド数と膨大であったりと、並列計算におけるGPUのメリットは多くある。
ｇｄｅｐ．ｊｐ参照
GPUとＣＰＵの違いをデモしたビデオ
2-3.２００７年Ｔｅｓｌａ ＧＰＵの発売
このＴｅｓｌａ ＧＰＵであるが汎用演算に特化したＧＰＵでグラフィック機能を一切持たない
計算機システム組み込み用の専用ＧＰＵである。
これによってＧＰＵの驚異的な並列計算能力を一般の汎用コンピューターに取り入れる
ことが出来るようになり、スーパーコンピューター並みの計算能力を獲得するに至った。
またスーパーコンピューターもこれを取り入れ、能力の拡大を図っていることは言うまでもない。スーパーコンピューターランキングTOP500にNIVIDIAのアクセレーテッドシステムを使用
したコンピューターが100以上入っており、世界最高のエネルギー効率を誇るスーパーコンピューター上位 13 位 すべてでNIVIDIAのプラットフォームがさいようされていて、その省エネ性能も証明された。
写真はＴｅｓｌａ Ｐ100
出典:nividia.co.jp
2-4.２００８年Tegraモバイルプロセッサの発売
インテルのＣＰＵへのグラフィック機能搭載、ＡＭＤのＡＴＩ買収によるグラフィックアクセレター
の自社化によってその進路をはばまれたNVIDIAは、モバイルプロセッサーに活路を見出す
べく開発したのがこのモバイルプロセッサー、
最近では、飛躍的な発展をして自動運転システムの頭脳として搭載されている。
写真はＴegra Ｘ1
出典：nvidia.co.jp
3.まとめ
ＮＶＩＤＩＡの製品の流れは大きく分けて4つある
①ＧｅＦｏｃｅ ゲームフィジックス、動画編集用
②Ｑｕａｄｒｏ デザイン、3ＤＣＤ、ＣＡＤ，ビデオアプリケーション
➂Ｔｅｓｌａ 計算科学、ＣＡＥ，バイオインフォマティクス、ファイナンス
④Ｔｅｇｒａ モバイルプロセッサー、自動運転人工頭脳ＡＩ
これらの製品は互いに影響し合って発展している。
NIVIDIAの歴史を見てもらえれば分かるが、最初にグラフィックアクセレーター
ＧｅＦｏｃｅからはじまった流れが、他製品に波及し、今やそのＧＰＵの優位性
（圧倒的なコア数の並列処理）が、ＡＩにおけるリーディングカンパニーといわ
しめるに至っている。
それと、度重なる合併や提携で必要な技術情報の吸収に勤めている。
やはりこの企業のこれからは素晴らしい発展が期待される。
調べていて、この会社のＧＰＵという製品がＡＩにビックバンを起こしていて
ＡＩ，ディープラーニングがごく身近に感じられるようになってきた。
ＡＩ社会の到来は思ったより早いかもしれないと予感させるものがあった。