私はNVIDIA Geforce 3060Tiを使っています。今回、自宅で音声認識のLLMを動かそうとしました。Whisperなどのツールを試したときにでてきた言葉が「CUDA」です。

この記事ではCUDAについて紹介します。

CPUとGPUの違いをイメージしよう

コンピュータには「CPU」と「GPU」という2つの演算装置があります。

そのため、大量の同じ計算を必要とする処理では、GPUを使うとCPUよりもずっと速く演算できます。

CUDAとは？

CUDAは、NVIDIAが提供する 「GPUを計算に使うための仕組み」 です。

本来GPUは、ゲームや映像処理といったグラフィックス描画に特化したチップとして設計されてきました。

しかし近年では、AIや音声認識のように大量の演算を必要とする分野において、その並列処理能力が注目されています。

CUDAは、GPUをこれらの計算処理に利用できるようにするための仕組みであり、ソフトウェアとGPUの橋渡しを担っています。

なぜCUDAが必要なのか？

私がWhisperを試したとき、最初はCPUだけで処理していました。

結果は…数分の音声なのに処理がとても遅い！

そのため、GPUを使って処理をするように変更しました。この時に設定したのが、CUDAです。CUDAを使ってGPUを有効にすると、一気にスピードアップしました。

CPUが一人で処理するより、GPUの工場に任せた方が圧倒的に速いんです。

実際につまずいたポイント

正直、最初からスムーズに動いたわけではありません。

この辺りで何度もつまずきました。でも一つ一つ解決していくことで、GPUをフル活用できるようになりました。

CUDAで広がる世界

CUDAが使えるようになると、音声認識だけではなくさまざまな可能性が広がります。

GPUの力を計算に使えるようになることで、AIの世界が一気に近づきます。

まとめ

CUDAは「GPUを計算に使うための橋渡し役」。最初はエラーや設定で大変でしたが、一度動き出せばその威力は抜群です。

40代エンジニアの私でも理解できたので、きっと誰でも挑戦できます。AIや音声認識をローカルで楽しみたい人にとって、CUDAは欠かせないキーワードです。