GPUとは？CPUとの違いや選ぶ際のポイントを解説

最終更新日:2024/02/05

コンピューターの部品の1つである「GPU」は、高精細な画像や映像の表示に欠かせないテクノロジーです。近年はVRやメタバースといった技術だけでなく、ディープラーニングなどビッグデータを扱うAI技術にもGPUが応用されるなど、IT業界以外からも注目が集まっており、理解を深めたいと思っている人も多いのではないでしょうか。

本記事では、GPUの特徴や種類、CPUとの違いなどを詳しく解説します。デバイスのGPUを選ぶ際の比較検討ポイントについても説明するので、AI開発に適したGPUを選ぶためにぜひ参考にしてください。

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GPUとは

GPU（Graphics Processing Unit）とは、画像や動画を描写するための必要な処理を担う画像処理装置です。GPU1個あたり数十から数千コアを備えており、単純な処理を同時に実行できる優れた並列処理能力を持ち合わせています。

画像という大きなデータを高速計算できることから、現在のコンピュータにおける高性能部品として重要視されているデバイスです。パソコンの画像処理やグラフィックボードに加え、近年は3D映像など高精度なグラフィック描写にもGPUが採用されています。

GPU誕生のきっかけは、2012年にGoogleが1,000台のコンピュータで猫の画像を認識した事例でした。その翌年、NVIDIA社がディープラーニングの演算処理にGPUを用いる実験を行い、12個のGPUがGoogleの事例に匹敵する性能を持つ、という成果を出しています。

GPUとCPUの共通点と違い

GPUと同じシーンでよく用いられる言葉が「CPU（Central Processing Unit）」です。GPUとCPUには「パソコンやサーバーにおける必要な計算処理を行う」という共通点がありますが、それぞれ異なる特徴を持っています。

CPUとは、「中央演算処理装置」と呼ばれるコンピュータの頭脳に該当するデバイスです。複数のプロセッサコアを持ち、HDDやメモリ、OS、プログラムを含むコンピュータ全体における情報制御や計算処理を担います。

一方で、GPUはCPUよりも小型かつ特殊コアを多数搭載しており、複数のコアが連動することでシンプルな処理を同時並行的に大量処理することが可能です。そのため、GPUはCPUよりも圧倒的な処理スピードを誇り、行列演算の処理スピードではCPUの10倍に上るともいわれます。

CPUがさまざまな処理に対応できる高い汎用性を備えているのに対し、GPUは画像処理に特化したデバイスで、画像や動画、3Dデータといった高度なパフォーマンスを必要とする場面で用いられるという点が違いです。

GPUはスーパーコンピュータにも活用されている

GPUは多くのスーパーコンピュータにも活用されています。スーパーコンピュータとは、複雑で膨大な計算を高速で行う大規模コンピューターのことです。気候の変動予測や医療シーンにおける治療法開発に向けたデータ解析、地震予測といった用途で採用されています。

コンピュータで必要な計算を行うプロセッサであるコア数は、GPUでは数十から数千と膨大です。デュアルコアなどの数個のコアまでであるCPUに比べてGPUのコアは圧倒的多数であり、スーパーコンピュータに必須の高速計算に対応しています。

GPUが注目される理由

GPUは、コンピューターグラフィックス向けの部品として誕生しましたが、近年ではCPUに代わるデバイスとしてのニーズが急速に高まっています。その理由として考えられるのが、AI技術の進化や浸透、VRを含む画像・映像認識分野におけるGPU搭載グラフィックボードの需要向上などです。

AI開発に向いている

画像処理装置の1つであるGPUが普及した背景には、AIの発展があります。画像・映像・音声の認識・判別やデータ予測などを行うディープラーニングの最初のステップは、データのインプットです。ディープラーニングでは大量のデータを扱う必要があり、高いデータ処理能力を要します。

GPUは画像処理装置としての高い計算処理能力を備えており、単純なタスクの並列処理に優れているため、ディープラーニングに活用すれば、効率的に学習可能です。加えて、比較的安価かつスピーディにディープラーニングを実行できることもメリットといえます。

自動車における自動運転や医療、教育などさまざまな分野で需要が急増しているAI技術の発展には、GPUは欠かせません。現場でのAI技術（エッジAI）を現実的に有効化するためにも、GPUが大きな役割を担っているといえるでしょう。

VRに活用できる

VR（Virtual Reality＝仮想現実）の発展も、GPUの普及を大きく後押ししています。メタバースをはじめとする仮想空間には、現実としての3D空間を表現するために高い映像技術が必要です。そのため、高度な処理機能を持つGPUの能力が発揮される分野として注目されています。

近年では、3Dゲームやエンターテイメントだけでなく、医療シーンにおける遠隔治療、教育現場での遠隔授業といった領域でもGPU技術の採用が開始されました。また、現地での疑似体験ができるバーチャル観光や、リモートワークにおけるコミュニケーションギャップを埋める目的でも注目を集めています。

今後さらに広い範囲で導入されるであろうVRのニーズが高まると共に、GPUの必要性がさらに増していくでしょう。

GPGPUが広がっている

画像処理に特化したGPUを、より多くの分野に適応させるべく汎用性を高めた「GPGPU」も徐々に広まりを見せています。GPGPU（General-Purpose Computing on Graphics Processing Units）とは、GPUが持つ高速処理機能を、画像処理以外の用途に転用する目的で作られたデバイスです。

先述したAI開発やVRをはじめ、幅広いシーンで導入されているGPUを他の領域で十分に活用できるようアレンジされています。

GPGPUは、AI分野に加えて科学技術研究での数値計算やシミュレーション、暗号解読や仮想通貨のマイニングなどと相性が良いシステムです。事実、新たな市場としてGPGPUを意識しているGPUメーカーも増えており、GPGPUの支援機能やソフトウェア開発環境などの開拓を積極的に進めています。

GPUの注意点

多くの分野で注目を集めている高性能なGPUですが、注意点もあります。それは、膨大なデータを高速で処理できる分デバイスが発熱しやすい点です。

冷却装置によって情報処理に伴うGPUの発熱を抑えることが可能ですが、電力消費が大きくなるため、少ない消費電力で高度な処理を行えるGPUのメリットを半減させてしまいます。

パフォーマンスに比例して必要な冷却装置も大きくなる、稼働時の音などの懸念点も考えられますが、最近はGPUのデメリットを緩和した種類も登場しており、今後の改良が期待できるでしょう。

GPUの種類

GPUは主に3つの種類に分けられ、それぞれで特徴や活用シーンが異なります。ここでは、各GPUの特徴について見ていきましょう。

内蔵GPU

内蔵GPUとは、コンピュータ内のCPUに内蔵されているGPUで、統合型GPUと呼ばれるタイプです。生産コストが低い上、発熱量や消費電力が抑えられており、高いエネルギー効率を実現しています。

外出先で利用しやすいノートパソコンやタブレット、スマートフォンなど、コンパクトサイズのデバイス向きです。高度な画像処理よりも、インターネットの閲覧やメール、文書作成といった事務作業などに適しています。

グラフィックボード（ビデオカード）

グラフィックボード（ビデオカード）は、GPUが搭載された画像描写専用ボードのことです。CPUを搭載したマザーボードからの命令を受け、モニター上に画像や映像の表示を行う処理を担います。

グラフィックボードは、コンピュータに必須の機能ではありませんが、GPUを追加することでより高精細な画像や映像を映し出すことが可能です。3Dゲームや3D映像などを表示させたい場合には、外付けのGPUとしてグラフィックボードが用いられます。

高性能である一方、発熱量や消費電力が大きくなりやすい点がデメリットです。ファンなどの冷却装置が搭載されているものもありますが、消費電力が増え運用コストが上がる点に注意が必要でしょう。

GPUクラウド

クラウド上で利用する「GPUクラウド」は、クラウドサービスとして提供されるGPUを利用する方法です。インターネット経由でGPUが提供されるため、リモート先などさまざまな場所から利用できます。また、GPUのためにサーバーを自社で設置・管理する必要がなく、初期費用や運用コストを大幅に削減したい場合にも有用です。

クラウドサービスでは、最新もしくは最上位のGPUを導入しているケースがほとんどなため、手軽に最高のGPUサーバーを活用できる点もメリットといえます。自社の活用目的や用途に合わせたカスタマイズ性は欠けてしまいますが、時代にマッチした運用方法といえるでしょう。

GPUを選ぶ際のポイント

ここからは、GPUを選ぶ際のポイントについて解説します。サーバーやパソコンなど各デバイスのGPUを選ぶ際には、消費電力や価格だけでなくGPU数やグラフィックメモリー、サイズ、出力端子といったスペックも検討が必要です。また、運用中のコスト節約や性能維持のためには冷却性能も大切になってきます。自社の用途や目的に合ったGPUを選ぶために、ぜひ参考にしてください。