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半導体大手Nvidiaは今週の決算発表を受け、GPU単体の性能だけでなく、データセンター全体を効率よく動かす周辺システムにも大きな強みを持つことが投資家の間で改めて注目されています。競合するハイパースケーラー各社が自社チップの開発を進める中、Nvidiaはデータ移動の最適化という新たな競争軸で優位に立ちつつあります。
これまでNvidiaに対しては、AmazonやGoogleなど大手クラウド事業者が独自チップの開発を進め、GPU市場での「一強」体制が崩れつつあるとの見方が主流でした。実際、2023年から2025年半ばにかけて時価総額が10倍に伸びた後、この1年は株価の伸びが鈍化しています。
しかし今回の決算を機に、新たな見方が広がっています。Nvidiaが展開する新アーキテクチャ「Vera Rubin」は、GPU「Rubin」に加え、CPU「Vera」や推論加速機「Groq 3 LPX」、ストレージ・ネットワーク用ラックを組み合わせた構成です。担当者によると、Vera CPUはサーバー内のメモリ配置を最適化し、GPUへのデータ供給を効率化する役割を担っています。
同社ストレージ技術担当のジェイソン・ハーディ氏は、Vera CPUの導入によって関連処理で最大3倍の性能向上が確認されたと説明しています。メモリ容量の拡大が進む一方で、GPUに適切なタイミングでデータを届けることは容易ではなく、こうした「交通整理」の巧拙が電力あたりの処理性能を左右するといいます。
同様の課題は他社にも共通しています。OpenAIが独自開発した推論チップ「Jalapeño」も、データ移動そのものを減らすことで効率を高める設計です。同社はブログで、ワークロードを一つの統合システム内で完結させることでデータ移動と通信遅延を最小化したと説明しており、アプローチは異なるものの狙いはNvidiaと共通しています。
データ処理の効率化という新たな土俵では、Nvidiaも他のチップメーカーやハイパースケーラーとの競争を免れません。それでも記事は、少なくとも現時点でNvidiaが大きく先行していると結んでいます。