GPUは画像描写を行う際に必要な計算を行う処理装置です。並列処理能力が高いので、画像描写の他にも動画編集や機械学習、CAD/3D/CG編集、ゲーム開発、仮想現実（VR）・拡張現実（AR）、AI開発など幅広い分野にて用いられています。
GPU（Graphics Processing Unit）とは、画像の描写を行うために必要となる計算を行う画像処理装置です。より綺麗な画像や映像を映し出そうとする場合にはこのGPUが必要であり、大量のデータを素早く処理するために独特の仕組みがあります。特に、複数の処理を同時に行うことができる並列処理能力が優れているので、画像処理以外の分野でも応用が進んでいます。
GPUは画像処理を行う際に必要となる計算を行う装置です。対してCPU（Central Processing Unit）はOSの処理やアプリケーションを実行する、ハードウェアの調整などを担当しており、一般的な計算処理や制御を行います。
GPUは、簡単な同じ計算を大量のデーターに一斉におこなうことを目的に作られています。一方でCPUは複雑な計算を目的に作られています。GPUの並列度はCPUの並列度度の1000倍以上に達します。たとえば、画像生成AIの学習では、何百・何千枚もの画像を何度も読み込んで計算しますが、GPUなら一気に処理して学習時間を劇的に短縮できます。
並列処理性能を活かして、AIの学習外にも、動画編集におけるプレビューと書き出しの高速化、シミュレーションのパターン検証、CAD／3D／CGのレンダリング時間短縮など、さまざまな用途で大幅なパフォーマンス向上が得られます。
さらに、クラウドGPUならデータセンター運用の手間を省くことができます。クラウド提供業者が温度管理や電力管理を行ってくれるので、自社で大型サーバーを設置・維持する必要がなく、専門スタッフや高額な設備投資を削減できます。
GPUにはさまざまな種類があります。例えば「統合型GPU」や「単体GPU」といった分類がある点に加えて、用途やメーカーによって「コンシューマ向け」「プロフェッショナル向け」など、多彩な分類が行われているため、自分の用途ではどのようなGPUを選択すれば良いのだろうか、と迷ってしまう場面もあるかもしれません。
ここでは、用途に合ったGPUの種類と選び方について紹介していきますので、ぜひ参考にしてください。
GPUは機械学習に利用されています。機械学習ではランダムな条件で処理を行い、正解へと近づけていく過程でパラメータが膨大になるため、必要になる計算処理も膨大になります。GPUは並列処理を得意としていて、これらの膨大な計算を並列に処理できます。以下に、機械学習にGPUを利用するメリットや必要なスペックを紹介しています。
動画編集はプレビューの読み込みやレンダリングに処理時間がかかります。レンダリング処理には負荷がかかるので、動画の読み込みや書き出しを効率的に行う場合は、
より処理能力を向上させる必要があります。GPUの性能を上げることで、負荷を減らした演算処理を行い、動画編集の作業時間を短縮できます。GPUを利用するメリットや用意したいスペックについての詳細は、以下より確認できます。
シミュレーションにGPUが利用される理由は、機械学習と同様に並列処理を得意としているためです。無数にあるパターンを試していくので、膨大な計算ができるGPUの利用が適しています。シミュレーションに欠かせない理由や、推奨するスペックについても取り上げているので以下よりご確認ください。
シミュレーションにGPUを使う
メリットや必要なスペックについて
CAD/3D/CG編集は、書き出す作業で大きな負荷がかかり、同時に時間もかかります。GPUを利用することでレンダリングの時間を短縮し、制作速度を上げることできます、また、並列処理で作業負荷が軽減するだけでなく、高画質な映像を出力することができます。クリエイティブ制作に向いている理由をまとめているので、以下より確認してみてください。
CAD/3D/CG編集にGPUを使う
メリットや必要なスペックについて
ゲームにおいてはよりリアルで複雑な画像をリアルタイムで滑らかに表示することは売り上げに直結するので、GPU性能に対する要求は年々高くなっています。特に3Dゲーム開発ではGPUが重要で、動画の処理速度が遅いと作業効率にも大きく影響してしまいます。
スマートフォンなどを通して私たちの身近な技術となっている仮想現実（VR）・拡張現実（AR）は、特にゲームや動画・展示会などのシーンで活用されています。より臨場感あるリアリティなコンテンツ制作を行うためにはGPUの活用が欠かせません。
仮想現実（VR）・拡張現実（AR）にGPUを使う
メリットや必要なスペックについて
AIが近年非常に多くの場面で使用されるようになってきています。このAIの開発や実行には、演算装置としてGPUが利用されています。GPUは並列処理を行う能力も高く大量の計算を素早く処理できるので、膨大な演算処理が求められるAIでの利用に適しています。
ディープラーニングは、多層化したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。この手法では、大量のデータを処理して膨大な量の計算を繰り返していくことで精度の向上を目指していきます。GPUの並列処理によって一度に多数の演算処理が可能となるので、学習時間を大幅に短縮できます。
仮想通貨マイニングとは、仮想通貨の取引内容を承認して取引を成立させることを指します。このマイニング作業を行う人はマイナーと呼ばれていますが、マイナーは独自ルールに従ってマイニングを行い、その報酬として新規発行されたコインを受け取ります。マイニングでは膨大な計算が必要となるので、計算処理能力が高いGPUが利用されています。
GPUは、科学技術計算の分野でも用いられています。この分野では従来スーパーコンピューターが用いられていましたが、近年ではGPUが持つ高い並列処理能力に注目が集まっています。例えば天気予報や地震の予測、流体シミュレーションなど幅広いジャンルで利用されており、より高い精度の結果を得ることができています。
医療・研究分野においては、例えばコンピューター断層撮影装置（CT）を中心としてGPUが採用されています。これは、医療機器における画像処理の演算負荷が増加しているため。また、医療機器においてAIの利用が増えてきたことも、医療・研究分野においてGPUが用いられるようになってきた理由です。
データ分析の分野では、例えばビッグデータの分析などにおいてGPUが活用されています。大規模なデータ分析を行う場面では、多くの計算が必要となりますが、複数の計算を同時に進められる並列処理を得意とするGPUを用いることで、処理にかかる時間を短縮することができるようになります。
GPUは画像処理に非常に適しています。もともと画像を描画するために開発された処理装置であるGPUは、大規模な並列計算処理を得意としているので、画像処理を行う際にも多く用いられています。CPUで同じ処理を行う場合と比較すると、GPUの方が処理を高速に行うことができるようになります。
コスパ
シェア
ラインナップ
