AI関連 データ並列化 AIトレーニングを加速するGPU活用技術
データ並列化（Data Parallelism）について詳しく解説します。大規模AIモデルのトレーニングで、データを複数のGPUに分割して同時に処理するこの手法は、NVIDIAのCUDAやDDP（Distributed Data Parallel）で実装され、効率を劇的に向上させます。量子AIハイブリッドの可能性、輸出管理の影響も視野に、性能向上の仕組みと課題を探ります。2025年現在、Blackwell GPUで1000TPS超を実現していますが、通信オーバーヘッドや電力消費、国際供給制限が問題です。米国・日本・中国のAI政策、技術競争を踏まえ、製薬、金融、ゲーム、防衛分野での応用と将来性を考察します。