グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、複数の計算を同時に処理することで画像や動画の処理を高速化するように特別に設計された電子回路です。もともとゲームやビジュアル アプリケーションでのグラフィックス レンダリング用に開発された GPU は、グラフィックス処理以外にも、さまざまな計算負荷の高いタスクの主要コンポーネントへと進化しました。概要と最近の開発状況 NVIDIA、AMD、Intel などの業界リーダーが提供する最新の GPU は、強力な並列処理機能を備えているため、人工知能、科学シミュレーション、暗号通貨のマイニングなどの分野で欠かせないものとなっています。たとえば、2024 年に発売される NVIDIA GeForce RTX 4090 は、16,000 個を超える CUDA コアを誇り、リアルタイム レイ トレーシングや機械学習の画期的な進歩が期待されます。さらに、GPU はブロックチェーン エコシステムにおいても依然として重要な役割を果たしており、プルーフ オブ ワークの暗号通貨のマイニングに必要な複雑なハッシュ アルゴリズムを実行します。 H2>歴史的進化と技術的側面 GPUの開発は1990年代後半に始まり、当初はビデオゲームの3Dグラフィックレンダリング用のアクセラレータとして開発されました。その後、プログラマブルシェーダや並列アーキテクチャなどの技術の進歩により、GPUは数千のスレッドを同時に実行できる汎用プロセッサへと進化しました。タスクを順番に処理する従来のCPUと比較したこの並列性こそが、行列演算やディープラーニングのワークロードにおいて優れたパフォーマンスを発揮する鍵となっています。 H3>業界横断的な応用事例 GPUの主な市場は依然としてゲームですが、その用途は大幅に拡大しています。金融およびテクノロジー分野では、GPUはデータ分析、アルゴリズム取引、リスクモデリングを加速します。暗号通貨市場では、GPU は Ethereum Classic や Ravencoin などの暗号通貨のマイニングに広く使用されており、マイナーに対して複雑な暗号パズルを効率的に解くために必要な計算能力を提供しています。クラウド コンピューティング プラットフォームは、AI-as-a-Service を提供するために GPU を活用することが増えており、開発者は大規模な機械学習モデルのトレーニングと展開を行えるようになっています。
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