「プロセッサ／CPU／GPU」徹底比較　選び方、お薦め製品は？

プロセッサ／CPU／GPUに関する比較の記事を紹介します。製品／サービス選定の参考にご覧ください。

GPU（グラフィックス処理装置）とは何か？

　「GPU」（グラフィック処理装置）は、画像を描写するための演算処理をするプロセッサだ。GPUは、データセンターのサーバにも、PCにも組み込まれることがある。GPUの当初の利用目的は、画像やアニメーション、映像のレンダリング（描画）だったが、より幅広い用途に使われるようになった。（続きはページの末尾にあります）

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GPUとCPUの違いとは？　GPUが現代のコンピューティングに必須になりつつある理由

　CPU（中央演算処理装置）と同様、GPUも演算処理のための部品だ。CPUとGPUの重要な違いの一つは、GPUが画像の描写を高速で実行し、PCやスマートフォンなどの端末に画像や動画をスムーズに表示するために設計されていることだ。

　GPUを搭載した電子機器は、3D（3次元）グラフィックスやビデオコンテンツを高速でレンダリングできるため、ゲームや3Dモデリングソフトウェアでの利用に適している。GPUの技術的な進化によって、今ではより多様な用途に使用できるようになっている。GPUは現在、クリエイティブなコンテンツ制作やビデオ編集、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、人工知能（AI）技術などのアプリケーションでデータ処理をするために使用されている。

GPUは何をしているのか？

　コンピュータの黎明（れいめい）期は、CPUが2D（2次元）や3Dの画像、アニメーション、ビデオのレンダリングなど、画像の処理に必要な計算を実行していた。しかし画像処理を多用するアプリケーションが開発されたことで、その要求は次第にCPUに負担を掛け、コンピュータ全体のデータ処理速度を低下させるようになった。

　GPUは、画像処理のタスクをCPUの代わりに引き受ける方法として開発された。GPUは、画像処理に関連する並列計算を高速に実行する。GPUが画像処理を実行するため、CPUはコンピュータの稼働に必要な他のタスクを処理できる。

GPUの仕組みは？

　GPUは搭載する複数のコア（演算処理を担う部品）が単一タスクの別々の部分を同時に処理する、並列処理と呼ばれる方法で動作する。GPUは、処理中のデータを保存するためのRAM（ランダムアクセスメモリ）を搭載している。このRAMは、GPUに入力される大量の情報を保持するために設計されている。

　画像処理を必要とするPCアプリケーションの場合、CPUが画面に画像を描画するための命令をGPUに送る。GPUは並列処理で高速にその命令を実行し、画像をPC画面に表示する。

GPUは何に使われるのか

　GPUはビデオゲームの処理に広く使用されている。低遅延かつ高画質なレンダリングを可能にしている。最近のGPUは初期のGPUよりもプログラムがしやすくなっていることもあり、幅広いタスクに利用できるようになっている。その代表的な例は、AIアプリケーションの高速化や機械学習だ。

　GPUの一般的な用途には、以下のようなものがある。

2Dおよび3Dのレンダリングをリアルタイムで実行する際の高速化
動画制作
ビデオゲームの描画
画像認識や顔認識といった機械学習アプリケーションの高速化
深層学習（ディープラーニング）のトレーニング。

　近年、GPUはビットコインやイーサリアムなど暗号資産（仮想通貨）の採掘（マイニング）にも使われている。GPUはマイニングに必要な高速の並列計算を実行できる。CPUしか搭載していないノートPCでは、この作業を実行することは難しい。

GPUの種類

　一般的にGPUには2つのタイプがある。

内蔵GPU（iGPU）

　内蔵GPUはコンピュータのマザーボードに組み込まれている。CPUと同一のマザーボードに載せることもできる。GPUとCPUを組み合わせることで、GPUを組み込むためのスペースが少なくて済むため、小型化と軽量化が可能になる。

　内蔵GPUはシステムの消費電力やデバイスのコストも削減できる。しかしGPU内蔵のノートPCはアップグレードできない場合があるため、エンドユーザーのニーズが変わると、新しいデバイスに投資しなければならなくなる可能性がある。

　GPUを内蔵したPCはゲーミングPCとして販売されている。ゲーミングPCは、ゲームのグラフィックスを遅延なく描画し、ゲーマーのプレイ体験を向上させる。

ディスクリートGPU（dGPU）

　ディスクリート（専用）GPUは、サーバやPCなどの筐体（きょうたい）の内部で、CPUとは別の独立した回路基板に搭載されたGPUのことだ。取り外し可能なグラフィックカードの形でハードウェアに組み込まれる。

　内蔵GPUと比較して、ディスクリートGPUはデータの処理速度が高い傾向にある。そのため3Dゲームなど、リソースを大量に消費する高性能なアプリケーションにディスクリートGPUは適している。ユーザーのニーズの変化に応じて、PCを買い替えなくても、GPUのみのアップグレードができるという利点もある。しかし内蔵GPUよりも多くの電力を消費する。内蔵GPUと比較して発熱が大きい傾向にあるため、十分なデータ処理能力を維持するためには、専用の冷却装置が必要になる。

クラウドGPUとは？

　クラウドGPUは、GPUを物理的に用意して利用する方法に代わる選択肢として台頭しつつある。クラウドGPUは、クラウドベンダーが提供する仮想GPU（vGPU）サービスを指す。Amazon Web Services（GPU）やGoogleといったさまざまなクラウドベンダーがクラウドGPUを提供している。クラウドGPUを利用することで、GPUの利用に必要なハードウェアやソフトウェアをオンプレミスインフラに導入する必要がなくなる。

　大規模な計算能力を必要とする企業や、機械学習、3Dビジュアライゼーションを扱う必要がある企業に、クラウドGPUは適している。

　クラウドGPUを利用することで、オンプレミスインフラのリソースを解放し、導入にかかる時間とコストを節約し、スケーラビリティを向上させられる。ユーザー企業は、ニーズに合わせてさまざまなクラウドGPUのタイプを選択できる。

　エンドユーザーは3DレンダリングやAIモデルの学習、ゲーム、医療画像、金融リスク管理、生成AI（ジェネレーティブAI）、HPC、BI（ビジネスインテリジェンス）などのアプリケーションを実行するために、WebブラウザからオンデマンドでクラウドGPUを利用できる。