NVIDIA 事業内容・ビジネスモデル

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時価総額 5052億2808万 ドル
銘柄コード NVDA(NASDAQ)

エヌビディア・コーポレーションは米国カリフォルニア州サンタクララに本社をおくテクノロジー企業。コンピュータのグラフィックス処理を行うGPUを開発。1993年にLSIロジックを退社したジェン・スン・ファンがクリス・マラコウスキー、カーティス・プリエムと共に創業。1995年に最初の商品である「NV1」を発売。1999年にナスダックに上場。GPUを必要とするAI技術とともに近年注目が高まっている。


事業内容とビジネスモデル

沿革・会社概要

NVIDIA CORPORATION(エヌビディア・コーポレーション)は米国カリフォルニア州サンタクララに本社をおくテクノロジー企業。コンピュータのグラフィックス処理を行うGPUを開発。

1993年にLSIロジックを退社したジェン・スン・ファンがクリス・マラコウスキー、カーティス・プリエムと共に創業。1995年に最初の商品である「NV1」を発売。1999年にナスダックに上場。

事業内容

NVIDIA Corporation(エヌビディア)の事業は、「Gaming」「Professional Visualization」「Data Center」「Automotive」「OEM & Other」から構成されている。

Gaming

コンピュータゲームは最大のエンターテイメント業界だ。新しい高生産価値のゲームやフランチャイズ、競争力のあるオンラインゲーム、eスポーツ、仮想現実や拡張現実の台頭など、多くの要因がコンピューターゲームの成長を促進している。

NVIDIAのGPUは以下によってゲーム体験を向上させる。
・グラフィックスの視覚的品質の改善
・よりスムーズなゲームプレイのためのフレームレートの向上
・光や物理的なオブジェクトの動作を組み込むことによるリアリズムの改善

NVIDIAのゲームプラットフォームは、ゲームに特殊効果を提供するGameWorksライブラリを含む、高度な3Dソフトウェアとアルゴリズムを利用している。ゲームのアプリケーションをGeForce Experienceでさらに強化する。これは、各ユーザーのPCユーザーの設定を最適化し、プレイヤーがゲームプレイを記録して共有できるようにするゲームアプリケーションである。

NVIDIAは、NVIDIA RTXレイトレーシングテクノロジーを開発して、ゲームプラットフォームのRTXラインナップで映画のような高品質なレンダリングをリアルタイムで実現した。映画業界で長い間特殊効果に使用されてきたレイトレーシングは、コンピュータで生成されたシーンでよりリアルな表現を実現するために、光の物理的な動作をシミュレートする計算集約型の手法だ。

VRを有効にするために、VRWorksと呼ばれる一連のソフトウェアライブラリを開発者に提供する。 VRWorksにより、開発者は物理的にリアルなビジュアル、サウンド、タッチインタラクション、シミュレーション環境を実現することで、完全に没入型のエクスペリエンスを作成できる。 VRでは、完全な没入をシミュレートするエンジンとして、高度な高性能GPUが必要だ。

NVIDIAのゲーム市場向け製品には、PCゲーム用のGeForce RTXおよびGeForce GTX GPU、ゲームおよびストリーミング用のSHIELDデバイス、クラウドベースのゲーム用のGeForce NOW、専用のコンソールゲームデバイス用のプラットフォームおよび開発サービスが含まれる。

NVIDIAのゲームプラットフォームは、ゲームに特殊効果を提供するGameWorksライブラリを含む、洗練された3Dソフトウェアとアルゴリズムを利用している。

Professional Visualization

独立系ソフトウェアベンダーと緊密に連携して、NVIDIA GPU向けの製品を最適化することで、プロフェッショナルな視覚化市場にサービスを提供している。NVIDIAのGPUコンピューティングソリューションは、生産性を高め、自動車、メディア、エンターテインメント、建築工学、石油およびガス、医療画像などの主要産業のワークフローの重要な部分に新機能を導入する。

NVIDIAが毎日使用する製品を作成するデザイナーは、現実を反映するためにデジタルで表示する画像を必要としている。これには、プロのデザインの新たなトレンドである、光とマテリアルの物理的な動作、または物理ベースのレンダリングのシミュレーションが必要だ。

NVIDIAのDesignWorksソフトウェアはこれを設計者に提供し、コンピューター支援設計パッケージを使用して建物を設計する建築家がリアルタイムでモデルと対話し、より詳細にモデルを表示し、クライアントのための写実的なレンダリングを生成できるようにする。また、自動車設計者は、自動車の非常にリアルな3D画像を作成して、あらゆる角度から見ることができるため、費用と時間のかかるフルスケールの粘土モデルへの依存を減らすことができる。

2019会計年度中にNVIDIA RTXプラットフォームを導入し、レイトレーシングを使用してリアルタイムで物理的に正確な影、反射、屈折を備えたフィルム品質の写実的なオブジェクトと環境をレンダリングできるようにした。

2020年度までに、エコシステムパートナーによって開発された多くの主要な3D設計およびコンテンツ作成アプリケーションがRTXのサポートを可能にし、専門家はNVIDIA RTX GPUでワークフローを加速および変換できるようになった。

VRがゲームでますます重要になっているように、医療、建築、製品設計、小売など、ますます多くのエンタープライズアプリケーションに組み込まれている。バーチャルカーショールーム、手術トレーニング、建築ウォークスルー、歴史的シーンを実現するすべてが、GPUを利用してこのテクノロジーを展開している。

ビジュアルコンピューティングは、設計と製造、デジタルコンテンツの作成など、多くの環境での生産性にとって不可欠だ。設計と製造には、コンピューター支援設計、建築設計、消費者製品製造、医療機器、航空宇宙が含まれる。デジタルコンテンツの作成には、プロによるビデオ編集とポストプロダクション、映画の特殊効果、放送テレビグラフィックスが含まれる。

この市場のNVIDIAブランドは、ワークステーション向けのQuadroだ。 Quadro GPUは、パフォーマンスを向上させ、フォトリアリスティックレンダリング、高色忠実度、高度なスケーラブルディスプレイ機能などの機能を追加することにより、設計者の生産性を向上させる。

Data Center

NVIDIAアクセラレートコンピューティングプラットフォームは、AIおよびHPCアプリケーションに対応する。プラットフォームは、エネルギー効率に優れたGPU、CUDAプログラミング言語、cuDNNやTensorRTなどの特定のライブラリ、NVLinkやNVSwitch相互接続などのイノベーションで構成され、複数のGPUにわたるアプリケーションのスケーラビリティを実現する。

AIの分野では、NVIDIAのプラットフォームはディープラーニングと機械学習の両方のワークロードを高速化する。ディープラーニングは、画像、音声、テキストなどの大量のデータからパターンを認識するようにニューラルネットワークをトレーニングするコンピューターサイエンスアプローチだ。場合によっては、人間よりも優れている。

機械学習は、アルゴリズムだけでなくデータも活用して、決定や予測を行う方法を学習する関連するアプローチであり、データサイエンスでよく使用される。 HPCは科学計算とも呼ばれ、数値計算アプローチを使用して大規模で複雑な問題を解決する。 AIおよびHPCアプリケーションの両方で、NVIDIAアクセラレーションコンピューティングプラットフォームは、GPUが並列ワークロードに優れているため、高性能コンピューターおよびデータセンターのパフォーマンスと電力効率を大幅に向上させる。

NVIDIAは、医療画像の読み取りなどのタスクの自動化から金融サービスでの不正検出の有効化、石油探査と掘削の最適化まで、さまざまな業界でAIに取り組んでいる何千もの組織と関わっている。これらの組織には、非常に正確な音声認識とリアルタイム翻訳を可能にするアプリケーションにAIを導入している、Amazon、Baidu、Facebookなどの世界有数のクラウドサービス企業が含まれる。

製品とサービスを改善するためにAIを使用する企業が増えている。そして、複数の業界にまたがる革新的な方法でAIを実装しようとしている新興企業。 IBM、Microsoft、Oracle、SAP、VMwareなどの業界リーダーと提携して、企業ユーザーにAIを提供した。また、AIの採用を促進するために、ヘルスケアや製造などのパートナーシップも持っている。

深層学習と機械学習を可能にするために、ニューラルネットワークのトレーニングと推論を高速化するように設計されたGPUファミリーを提供している。これらは、Alicloud、Amazon Web Services、Baidu Cloud、Google Cloud、IBM Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloudなどの主要なクラウドサービスプロバイダーから、Cisco、Dell、HP、Inspur、Lenovoなど、世界中の主要なコンピューターメーカーの業界標準サーバーで利用できる。

また、ディープラーニングとGPUアクセラレートアプリケーション用の専用システムであるDGX AIスーパーコンピューターでも同様だ。 DGXは、何百もの従来のサーバーと同等のパフォーマンスを提供し、ハードウェア、ソフトウェア、開発ツール、AIフレームワークのサポートと完全に統合され、人気のある高速化されたアプリケーションを実行する。

また、科学計算、ディープラーニング、機械学習などのさまざまなドメインにわたって、使いやすく最適化されたソフトウェアスタックの包括的なカタログであるNVIDIA GPU Cloud(NGC)も提供している。

NGCを使用すると、AI開発者、研究者、データサイエンティストは、AIおよびHPCアプリケーションの開発を開始して、DGXシステム、NGC対応のワークステーションまたはサーバー(当社のシステムパートナーから)、またはNVIDIAのクラウドパートナー(Amazon、Google Cloud、Microsoft Azure、Oracle Cloudなど)に展開できる。

Automotive

NVIDIAの自動車市場は、コックピットインフォテインメントソリューション、AVプラットフォーム、および関連する開発契約で構成される。

AIにおけるテクノロジーリーダーシップを活用し、長年の自動車関係を基盤として、DRIVEブランドでAV市場向けの完全なソリューションを提供している。 NVIDIAは、車内でAIの複数のアプリケーションを実証した。 AIは、部分的または完全に自律的なモードで、パイロットとして車自体を運転できる。 AIは副操縦士にもなり、人間のドライバーがより安全な運転体験を作成するのを支援する。

NVIDIAは、自動車メーカー、トラックメーカー、一次サプライヤー、センサーメーカー、自動車研究機関、HDマッピング会社、新興企業など、自動車エコシステムの数百のパートナーと協力して、自動運転車用のAIシステムを開発および導入している。

ユニファイドAIコンピューティングアーキテクチャは、GPUを使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、NVIDIA DRIVEコンピューティングプラットフォームの車両内で実行することから始まる。

プラットフォームは、高性能でエネルギー効率の高いハードウェア-DRIVE AGXとオープンなモジュラーソフトウェア-で構成され、自動運転用のDRIVE AVと車載AI支援用のDRIVE IXが含まれる。さらに、商用展開の前に自動運転プラットフォームをテストおよび検証するためのスケーラブルなシミュレーションソリューションであるNVIDIA DRIVE Con​​stellationも提供している。このエンドツーエンドのソフトウェア定義のアプローチにより、自動車は無線更新を受信して​​、車両の寿命を通じて新しい機能を追加できる。

NVIDIA DRIVEは、車両の周囲で何が起こっているのかをリアルタイムで認識して理解し、HDマップ上で自分自身を正確に特定し、安全な前方経路を計画できる。この高度な自動運転車プラットフォームは、ディープラーニング、センサーフュージョン、およびサラウンドビジョンを組み合わせて、運転体験を変える。

NVIDIAのDRIVEプラットフォームは、手のひらサイズの自動化された高速道路走行機能向けのエネルギー効率の高いモジュールから、無人自動車の実現を目的とした複数のシステムを備えた構成まで拡張できる。

2018年に出荷を開始したXavier SoCにより、車両はディープニューラルネットワークを使用して複数のカメラおよびセンサーからのデータを処理できる。 NVIDIAのレベル2+自動運転ソリューションであるDRIVE AutoPilotを強化し、DRIVE AV自動運転ソリューションとDRIVE IXコックピットソフトウェアを組み合わせて、ドライバーが車が何を見て何を計画しているかを視覚化できる視覚化システムを含む。 2020年度には、2022年の量産を目指す次世代SoCであるOrinを発表した。

特徴

NVIDIAはPCグラフィックスを中心に展開し、近年は人工知能(AI)の革新的な分野に焦点を当ててきた。

卓越した3Dグラフィックスに対する持続的な需要とゲーム市場の規模に支えられて、GPUアーキテクチャを活用して、仮想現実(VR)、高性能コンピューティング(HPC)、およびAIのプラットフォームを作成した。

GPUは当初、人間の想像力をシミュレートするために使用され、ビデオゲームや映画の仮想世界を実現した。今日では、人間の知能もシミュレートして、現実の世界をより深く理解できるようにしている。

最大数千のコンピューティングコアでサポートされる並列処理機能は、ディープラーニングアルゴリズムの実行に不可欠だ。ソフトウェアがデータから学習して自分自身を書き込むこの形式のAIは、世界を認識して理解できるコンピューター、ロボット、自動運転車の頭脳として機能する。

GPUを利用したディープラーニングは、従来のコーディングでは不可能だったサービスや機能を提供するため、何千もの企業によって引き続き採用される。

NVIDIAのプラットフォーム戦略は、ハードウェア、システムソフトウェア、プログラム可能なアルゴリズム、ライブラリ、システム、サービスを統合して、サービスを提供する市場に独自の価値を生み出しているという。

これらのエンドマーケットの要件は多様だが、GPUとソフトウェアスタックを活用する統合された基本的なアーキテクチャでそれらに対処する。アーキテクチャのプログラム可能な性質により、社内またはサードパーティの開発者やパートナーによって開発されたさまざまなソフトウェアスタックを使用することにより、同じ基盤テクノロジーで数十億ドル規模のエンドマーケットをサポートできる。

プラットフォーム全体の開発者の数が増え、増加することで、エコシステムが強化され、顧客に対するプラットフォームの価値が高まる。

NVIDIAのコアにあるのはイノベーションだ。創業以来、研究開発に200億ドル以上を投資し、現代のコンピューティングに不可欠な発明を生み出してきた。

1999年のGPUの発明により、現代のコンピュータグラフィックスが定義され、NVIDIAがビジュアルコンピューティングのリーダーとして確立された。

2006年のCUDAプログラミングモデルの導入により、GPUの並列処理機能を汎用コンピューティング向けにオープンした。このアプローチは、航空宇宙、生物科学研究、機械的および流体シミュレーション、エネルギー探査などの分野におけるHPCで最も要求の厳しいアプリケーションのパフォーマンスを大幅に加速する。

今日、NVIDIAのGPUは、世界中で最も高速なスーパーコンピューターの多くに力を与えている。さらに、GPUと関連ソフトウェアの超並列コンピューティングアーキテクチャは、ディープラーニングと機械学習に最適で、AIの時代を支えている。

従来のCPUベースのアプローチは、ムーアの法則で説明されたペースで進歩を遂げることはないが、ムーアの法則よりも速いペースでGPUパフォーマンスの向上を実現し、業界に前進をもたらすという。

ゲーマーはNVIDIA GPUを選択して、没入型で映画のような仮想世界を楽しむ。また、GPUは、世界で最も急成長している観客スポーツeSportsを支え、何億人もの視聴者が最高品質のゲームを視聴できるようにしている。 Fortniteなどのバトルロイヤルゲームの急速に成長しているジャンルも、ゲーム市場を拡大している。

研究者は、GPUを使用して、分子動力学のシミュレーションから天気予報まで、さまざまな重要なアプリケーションを加速する。HPCアプリケーションの上位15を含む600以上のアプリケーションをサポートするNVIDIA GPUは、天気予報から材料科学、風洞シミュレーションからゲノミクスまで、最も有望な発見分野のいくつかを実現する。

NVIDIA GPUは、米国のオークリッジおよびローレンスリバモア国立研究所にある世界のトップ2スーパーコンピューター、およびヨーロッパと日本のスーパーコンピューターに力を与える。 NVIDIAは全体で、TOP500スーパーコンピューターの136に力を与えている。

世界をリードするクラウドサービスプロバイダーは、GPUを使用して、検索、ソーシャルネットワーキング、オンラインショッピング、ライブビデオ、翻訳、AIアシスタント、ナビゲーション、クラウドコンピューティングなど、何十億ものエンドユーザーに提供するサービスを実現、加速、または強化する。

急速に増加している企業やスタートアップは、放射線学から精密農業に至るまでの分野で人間の知覚を満たし、場合によってはそれを超えるディープラーニングにGPUを使用している。たとえば、運輸業界では、NVIDIAのDRIVEプラットフォームを使用する数百の企業や組織が、自動運転車(AV)を実現するためにGPUとAIを利用している。

プロのデザイナーは、GPUを使用して映画の視覚効果を作成し、ソフトドリンクボトルから民間航空機までの製品を設計する。 NVIDIAはカリフォルニア州サンタクララに本社を置き、1993年4月にカリフォルニア州で法人化され、1998年4月にデラウェア州で法人化された。


参照 10-K(提出日:2020年2月20日)