GPU

概要

GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと3D描画などの画像処理を高速化するために作られた演算装置。多数の計算を同時に行う「並列処理」に強く、近年はAI学習・推論、科学計算、動画処理など幅広い用途で使われる。

CPUとの違い（ざっくり）

• CPU：少数の高性能コアで、複雑な処理や分岐に強い（司令塔）
• GPU：多数の小さなコアで、同じ計算を大量に並列実行するのが得意（計算の群れ）

なぜ並列に強いのか

• 画素や頂点など、同じ計算を大量の要素に対して繰り返す用途に最適化されている
• 行列演算（ギョウレツエンザン：数の表をまとめて計算すること）と相性がよく、AIのニューラルネット計算で性能を出しやすい

代表的な使い道

• ゲーム・3Dレンダリング
• 動画エンコード／デコード
• 画像処理・生成
• 機械学習（学習・推論）
• シミュレーション、数値計算

関連用語

• CUDA（くーだ：NVIDIAのGPU向け並列計算基盤）
• ROCm（ろっくむ：AMDのGPU向け計算基盤）
• VRAM（ぶいらむ：GPUが使う高速メモリ）
• GPGPU（じーぴーじーぴーゆー：GPUを汎用計算に使うこと）
• TPU（てぃーぴーゆー：AI向けに特化した演算装置の一種）

注意点

• GPU性能は「コア数」だけでなく、メモリ帯域、VRAM容量、対応ソフト（ドライバ・ライブラリ）で体感が大きく変わる
• 用途によってはCPUのほうが速い処理もある（分岐が多い、小規模な処理など）