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NVIDIA

GPU設計の世界最大手ファブレスメーカー。AI・データセンター向けGPU(H100/H200)とゲーミングGPU(GeForce)で圧倒的シェア。CUDA並列処理プラットフォームが強み。

🌐 米国ファブレス公式サイト

当サイトでの位置づけ

SemiraiのAI・先端ロジックプロセスカテゴリでは、H100/H200 GPU(TSMC 3nm/4nm)を通じてEUV露光・先端パッケージング(HBM・チップレット)需要を最も牽引するファブレス企業として参照されます。

企業の強み

データセンター向けGPU(H100/H200)でAIインフラを独占
CUDAエコシステムによる開発者ロックイン
自動運転・エッジAI向けへの事業拡大

主要製品・ソリューション

データセンターGPU

  • H100
  • H200
  • A100
  • GH200

ゲーミングGPU

  • GeForce RTX 4090
  • GeForce RTX 4080

組み込みAI

  • Jetson Orin
  • Drive Thor(自動運転)

関連装置カテゴリ

EUV露光装置
先端パッケージング装置(CoWoS)
ロジックプロセス装置
3nmプロセス装置

📊 半導体製造装置メーカーの世界シェア&カオスマップ

ASML・Applied Materials・TEL・Lam Research・KLAなど、NVIDIAを含む主要メーカーの工程別シェアを図解で比較。

関連用語

ロジックプロセスとは →3nmプロセスとは →

同じトピックの用語

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ASIC(特定用途向け集積回路)とは →FPGA(フィールドプログラマブルゲートアレイ)とは →RISC-Vアーキテクチャとは →ARMアーキテクチャとは →CPUとは →GPU(グラフィックス処理ユニット)とは →SoC(システムオンチップ)とは →集積回路とは →

同じトピックの企業

Intel米国Cadence Design Systems米国Synopsys米国Siemens EDA(旧Mentor Graphics)米国

比較・違いを学ぶ

ASICとFPGAの違い(性能・コスト・用途の比較)
ASICは特定の処理に最適化した固定回路を半導体製造で作るチップで、量産時のコスト・性能・消費電力すべてで最高効率を発揮します。FPGAはプログラム可能なロジッ
RISC-VとARMの違い(ライセンス・エコシステム・用途の比較)
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モノリシック設計は全機能を1枚のダイに集積する従来手法で、インターコネクト遅延が最小限で設計がシンプルです。チップレット設計は機能ブロックを複数の小ダイ(チップ
CPUとGPUの違い(アーキテクチャ・用途・製造プロセス比較)
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GPUとNPUの違い(AI推論・エッジAI比較)
GPU(Graphics Processing Unit)はデータセンターの大規模AI学習・推論に強い汎用並列プロセッサで、NPU(Neural Process
GPUとASICの違い(AI推論チップ比較)
GPU(Graphics Processing Unit)は汎用性が高くあらゆるAIモデルに対応できる一方、ASIC(Application-Specific
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