ビッグデータ処理や機械学習、顔認識アプリケーションにも導入可能
グラフィックス処理だけではない GPUのコンピュータにおける役割とは?
グラフィックスを処理するために開発されたGPUだが、活躍の場はもはやゲーム業界だけではない。本稿ではGPUの能力が仮想化やデータセンターといった分野での利用に適している理由と、使用する際の注意点を解説する。
グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)は一般的な中央処理装置(CPU)に比べて、複雑な関数や演算をはるかに効率よく実行できる。
GPUは、データセンターのアプリケーションのパフォーマンスを向上させる可能性がある。こうしたアプリケーションは、並列処理、SQLデータベースの計算、画像認識、機械学習、ビッグデータ分析など、複雑な関数や大規模データセットを必要とするためだ。
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データ分析へのGPU活用に注目が集まる
GPUを活用したインフラ構築
チップ設計者がGPUを開発したのは、ゲーム業界におけるグラフィックスアルゴリズムを処理するためだ。CPUには、2Dのディスプレイで3D画像をレンダリングしたり、特殊効果をレンダリングしたりする能力が備わっていなかった。GPUハードウェアを専用チップとして組み込めば、アプリケーションからグラフィックス処理をオフロードできる。GPUチップは、多くの場合拡張カードに搭載される。GPUはレンダリングを実行し、画像の各フレームを作り出すのに必要な効果を施す。その後、GPUカード上のポートに直接接続されたディスプレイにその画像を送り出す。
なぜゲーム以外の業界がGPU以外に注目しているのか
GPUはゲーム以外のソフトウェアに必要な、多くの複雑な計算を処理することも可能だ。GPUの実行速度は、CPUよりも高速だ。つまりGPUを使えば、アプリケーションは汎用CPUの数倍の作業を実行したり、短い時間で計算できたりする可能性がある。
唯一の注意点は、ソフトウェアにはGPUで処理できるようにするためのコードが必要になることだ。最近では、ソフトウェアベンダーがGPUコードを、ディープラーニング、コンテナオーケストレーション、クラスタ管理/監視のツールに埋め込んでいる。ただ全てのソフトウェアがGPU処理をサポートするわけではない。管理者はGPUを使う前に、レガシーアプリケーション、専用アプリケーション、メインフレームアプリケーションで利用できるかどうか確認する必要がある。
GPUハードウェアは、データセンターでもワークロードアクセラレーターとして優れた働きをする。例えば仮想デスクトップインフラのセットアップにGPUを使用すれば、仮想デスクトップのグラフィックスやレンダリングタスクをサポートできる。
気象モデルの実行、大規模データセットの相関関係の特定、機械学習アプリケーションの開発、ビデオ映像からの顔認識など、ビッグデータや計算科学、シナリオ分析にもGPUを導入できる。
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