図1　AIチップセットベンダーのランキング　出�Z：Compass Intelligence

図1にはAIチップだけではなく、IPベンダーのようなソフトウエア����ベンダーも含み、AI半導��チップに係わる設��からIDMまで載せている。

トップに立つのは、GPUを使ってデ��ープラーニングのアルゴリズムを�左讐修靴討い�Nvidia、��2位がAI企業を�A収して組み入れたIntel、そして��3位がクルマ向け����認識プロセッサとその開発環境を昨�QリリースしたNXP Semiconductorsとなった。以下、4位から10位までがIBM、AMD、Google、ARM、Apple、Qualcomm、Broadcomという順で並んでいる。

今のAIブームは、ニューラルネットワークモデルを何層にも�_ねて、学�{していくデ��ープラーニング�\術に端を発している。GPUのように比較的軽い積和演�Q�_(d│)を�j(lu┛)量に集積しているグラフィックスチップGPUでは、グラフィックス、すなわちお絵かきの色塗りを行う演�Qは高�]ベクトル演�Qと共通する。�k��(sh┫)、�H数の入��を�eつニューロンを�H数並�`に並べて信��(gu┤)を次々と送るニューラルネットワークには、データに�_みをかけるという積和演�Qに通じるものがある。ニューラルネットワークは、積和演�Q�_(d│)を並�`に並べて���Qするという行�`演�Qを行っている。つまり、GPUは�擇泙譴覆�らに��並�`演�Qのニューラルネットワークの演�Qに共通しているのだ。

だからGPUに��化してきたNvidiaは最初、ゲーム機やパソコンのゲームアクセラレータにGPUを使ってきた。割り込みを��さず、ひたすら��並�`演�Qを可�Δ砲垢�GPUはゲーム機だけではなく、スーパーコンピュータの高�]演�Qにも使えるということで、データセンターではCPU＋GPUはセットで使われるようになってきていた。このような折りにGPUの並�`演�Qは、AIのデ��ープラーニング��のニューラルネットの演�Qにも使えることがわかり、NvidiaはAIに�R��し始めている。

Intelもデ��ープラーニング演�Qが�O動����認識だけではなく音�m認識や文�C(j┤)認識などのパターン認識の演�Qに向け、GPUよりももっとフレキシブルにプログラムできるFPGAベンダーのAlteraを�A収した�屬�、AI専門のNervanaやクルマ��ビジョンプロセッサのMobileyeを�A収し、AIを�啣修靴討�た。AI�啣修魯魯ぅ┘鵐疋灰鵐團紂璽謄�ングとも共通する�霾�が�Hいため、Intelは�@��のコンピューティング半導��に��を入れていける。