パススルーと仮想GPU【第3回】
「仮想GPU」を使い始めるには? インフラや準備の流れは?
仮想マシンでGPU(グラフィックス処理ユニット)のリソースを使う場合は、当然ながらそのための下準備が必要になる。GPUのリソースを使う2つの方法を基に、その準備の流れについて説明しよう。(2024/1/11)

研究機関が模索するGPU活用
「GPUを使うとデータセンターの“あれ”が変わる」 研究機関がAI活用を語る
GPUのリソースを有効に活用してAI技術の処理を実行するには、従来のインフラ設計とは異なる観点が求められる。GPUの効果的な活用を模索している研究機関CERNによる取り組みと、GPU活用の要点とは。(2024/5/26)

パススルーと仮想GPU【第2回】
複数VMで共有する「仮想GPU」とは? パススルーとの違いは?
GPUは、大量の計算処理やグラフィックスの処理を得意とする。これを仮想マシンに割り当てて使用する方法には主に2通りある。GPUのリソースを共有する方法を中心に紹介しよう。(2023/12/27)

GPUの用途と主要製品の違い【前編】
「CPU」と「GPU」は結局何が違い、どう使えばいいのか?
コンピュータの計算処理を担うCPUとGPU。2つの役割を整理して、GPUが必要になるのはどのような場合なのか、GPUをどう使えばよいのかを紹介する。(2022/5/23)

GPU仮想化は何に役立つのか【後編】
Intel、NVIDIA、AMDの「GPU仮想化」技術を比較 それぞれの特徴とは
主要なGPUベンダーが提供している「GPU仮想化」技術。IntelやNVIDIA、AMDなど、ベンダーごとのGPU仮想化技術の特徴と、「vSphere」環境で仮想GPUを利用する方法を説明する。(2020/4/21)

パススルーと仮想GPU【第1回】
「GPU」を「仮想マシン」で使う その理由と割り当て方法
企業のインフラでは、従来使われてきたCPUに加えて「GPU」の役割が重要になりつつある。同じくインフラにおいて重要な仮想マシン(VM)でGPUを使う理由とは。具体的な方法と併せて解説する。(2023/12/21)

パススルーと仮想GPU【第4回】
仮想マシンで「GPU」を無駄なく使うためのモニタリング方法
「GPU」の貴重なコンピューティングリソースをできるだけ無駄なく使うには、その使用状況を適切に把握することが欠かせない。仮想マシンでGPUを使う場合のパフォーマンス測定方法とは。(2024/1/18)

膨大なデータ処理を変える技術【前編】
GPUのデータ処理を高速化 「GPUDirect Storage」はなぜ必要なのか?
GPUとストレージが直接データをやりとりできるNVIDIAの「GPUDirect Storage」が一般に利用可能になった。まずはどのような仕組みなのか、ざっくりと理解しておこう。(2021/8/24)

プロセッサ2種の併用で高速化
「CPU」と「GPU」の得意なタスクの違い “やってはいけない”使い方は?
CPUに加えてGPUを併用する動きがある。GPUはグラフィックス処理用ではなく、CPUのタスクを肩代わりする役割として活用が進む。2つをどう使い分けるのが賢い選択なのか。(2022/4/28)

TechTargetジャパン用語事典
仮想GPU(vGPU)
仮想GPU/virtual GPU/仮想グラフィックス処理ユニット/GPU仮想化/virtual graphics processing unit/vGPU(2015/8/18)

蔵出しブックレット
ちゃんと知ってる? 「CPU」と「GPU」の意外な違い
映像や画像の処理に使われていた「GPU」は、今ではさまざまな用途に使われています。GPUは「CPU」とどう違うのでしょうか。詳しく解説します。(2024/4/18)

DPUを丸分かり解説【中編】
「結局DPUって何?」が分かるCPU、GPU、DPUの根本的な違い
「CPU」や「GPU」と共に使われ、“第三のプロセッサ”と言われることもある「DPU」(Data Processing Unit)。CPUとGPUとは何が違うのか。DPUの仕組みを説明する。(2024/1/26)

生成AIとLLMとNVIDIA【前編】
NVIDIAの新GPU「HGX H200」は何がすごいのか? 進化した点は?
NVIDIAは生成AIやLLMの処理を効率化する新しいGPUを発表した。近年、AI技術の活用に乗り出す動きが企業に広がっている。企業が着目すべきGPUの特徴とは。(2024/1/5)

特選プレミアムコンテンツガイド
「CPU」と「GPU」は結局何が違うのか
「CPU」ではなく「GPU」を使った方がよい用途とは何か。用途に合ったGPUを選ぶためのポイントとは。NVIDIAとAMDの主要製品の違いなど、GPU選定を成功させるための勘所を整理する。(2022/6/23)

特選プレミアムコンテンツガイド
第三のプロセッサ「DPU」とは? CPU、GPUとの違い
プロセッサと言えば「CPU」――。この常識が崩れ始めている。「GPU」「DPU」といった他のプロセッサが普及し始めたからだ。CPU、GPU、DPUの役割の違いと、それぞれが適する用途とは。(2024/2/8)

蔵出しブックレット
「GPU」と「CPU」いまさら聞けない違いとは?
ゲーム以外にもさまざまな用途があるGPU。汎用性を備えるCPUとは、何が違うのでしょうか。GPUとCPUは、どのような使い分けをすればよいのでしょうか。詳しく解説します。(2023/12/14)

特選プレミアムコンテンツガイド
「GPU仮想化」は何の役に立つ? 使うべき用途と避けるべき用途
GPUのリソースを論理的に分割して効率的に使えるようにする「GPU仮想化」は、用途によって向き不向きがある。使うべき用途と避けるべき用途を解説する。(2024/1/31)

AI時代を支えるNVIDIA【前編】
GPUベンダーから“AIの会社”に変貌 NVIDIAの歴史とこれから
GPU市場を深耕してきたNVIDIAは、AI技術分野で勢力を拡大しようとしている。同社がGPUの用途を開拓してきた歴史を振り返るとともに、今後の方向性を考える。(2021/7/6)

AI市場で存在感を示すストレージベンダー
「GPUの高速処理」を念頭に NVIDIAとの協業でストレージ8社が手掛けるのは?
NVIDIAはAI技術のデータ処理に適したGPUや開発ツールの提供に力を入れる。同社と連携するストレージベンダー8社の取り組みをまとめた。(2024/6/7)

GPUの用途と主要製品の違い【後編】
NVIDIAとAMD、“人気GPU”の違いとは? 何を見て選ぶべき?
GPUの主要ベンダーであるNVIDIAとAMD。GPU市場で主流になっている両社の製品にはどのような違いがあるのか。企業が検討すべきポイントは。(2022/5/30)

手軽かつ安価に使えるGPUクラウドとは
AIを活用したいが高速GPUはコストや運用が不安、この課題はどう解決できるのか
AIやディープラーニングの広がりにより、GPUコンピューティングの需要が高まっている。一方で、「コスト」や「運用・保守」の課題が浮上してきた。GPU活用における課題を解決し、AIをビジネスで生かすにはどうすればよいのか。(2023/2/13)

CPUからファウンドリーまでIntelの新構想【第2回】
NVIDIAやAMDではなく「IntelのGPU」が面白い
CPUベンダーとして一時代を築いたIntelが、「GPU」のラインアップ拡充に本気だ。同社はGPUで明らかに“攻め”に出ている。その中身とは。(2022/11/29)

迫る「Windows 10」のサポート終了
仮想デスクトップでWindows 11を快適に使うために「GPU」が欠かせない理由
「Windows 10」のサポート終了が迫っている。仮想デスクトップのOSも例外ではなくWindows 10から「Windows 11」への移行を検討する必要がある。Windows 11の仮想デスクトップを快適に使うための鍵は「GPU」だ。GPUを活用するポイントとは。(2023/7/28)

初期投資を抑え、自由に使いたい
AI/機械学習へのGPU活用、費用の問題をどうすればよいのか
ディープラーニングや機械学習にはGPUの利用が適している。だが高性能なGPU搭載サーバをオンプレミスで導入すると初期投資額がネックになる。パブリッククラウドのサービスは料金体系に不安が残る。どうすればよいのだろうか。(2022/8/5)

AI半導体ベンダーの追撃【前編】
NVIDIAに“待った” Intelら競合ベンダーは「GPU独り勝ち」を崩せるのか
AI(人工知能)技術分野でNVIDIA製のGPUやツールの採用が相次いでいる。こうした状況に対抗するため、競合ベンダーが“ある策”に打って出た。(2024/5/9)

「CPU」「GPU」「DPU」はどう違うのか【中編】
「GPU」はCPUと何が違う? 用途は画像処理だけじゃない
「CPU」を補うプロセッサとして「GPU」がある。コンピュータグラフィックスの高速処理にとどまらない、GPUの活用術とは何か。(2022/1/21)

膨大なデータ処理を変える技術【後編】
「GPUDirect Storage」はストレージのスループット改善にどれだけ効果的なのか?
GPUによるデータ処理を高速化するNVIDIAの「GPUDirect Storage」は、大量のデータを扱う用途で活用が進む可能性がある。その可能性を考える上では、ストレージベンダーの取り組みが鍵になる。(2021/9/7)

GPUクラウドサービスへの懸念や課題を解消
GPUサーバの検討を重ね、たどり着いた結論は? 東京大学発ベンチャー社長に聞く
ハイスペックなGPUサーバは高額であり、サーバ管理も専門的なノウハウが必要なため、導入のハードルが非常に高い。中小企業におけるそんな悩みを解消し、ビジネスを強力に後押しするGPUクラウドサービスとは。(2022/8/2)

NVIDIAは「Blackwell」を発表
「GPUの進化」は企業にとって“うれしいことばかり”ではない?
人工知能(AI)技術の活用が急速に広がる中、企業がAI技術の活用を成功させるために乗り越えなければならない課題とは何か。NVIDIAの「Blackwell」など、GPUの進化を踏まえて考える。(2024/5/27)

半導体ベンダーAMDのAI戦略【中編】
「GPU」でも「APU」でも勝負 AMDが目指す“NVIDIAとの違い”
AI技術が台頭する中で一段と注目を集めるようになったのが、GPUを手掛けるプロセッサベンダーの動向だ。AMDはAI分野の動向をどう見ていて、どのようなプロセッサ製品を提供するのか。(2024/3/11)

次の注目分野は「FPGA」
歴史から探る「仮想GPU」が生まれた理由と、機械学習では“使えない”理由
仮想GPUは一見すると機械学習に適している。だが処理能力をフルに必要とする用途でなければ、仮想GPUへの投資には慎重になる必要がある。(2019/10/4)

Computer Weekly日本語版+セレクション
プロセッサの新常識「DPU」とは? CPU、GPUとの違い
プロセッサと言えば誰もがまず思い浮かべるのは「CPU」だ。昨今は「GPU」も広く知られるようになり、さらには「DPU」への関心も高まっている。DPUとはどのようなプロセッサなのか。(2024/6/19)

あの大手も続々採用
AMD「NVIDIAに勝つ」は大げさではない? 攻めに出るGPU“永遠の二番手”
NVIDIAの競合となる半導体ベンダーAMDが、GPU製品を拡充するなど攻めに出ている。AI技術を活用するための半導体製品として、AMD製品を採用する動きも活発だ。AMD製品に対する評価とは。(2024/3/21)

AI市場で勝負するAMD【後編】
AMDがNVIDIAの「GPU独壇場」をぶち壊す単純なシナリオ
人工知能(AI)技術の市場で注目を集めるGPUベンダーNVIDIAに対して、同業AMDが対抗するための軸はオープンさになる可能性がある。猛追するAMDに勝算はあるのか。(2023/11/27)

HPEが構築、AMDのCPUとGPUを搭載
工業大学がCPU×GPUのスパコンを導入 なぜ「GPU」なのか?
スウェーデンの工業大学Royal Institute of Technologyでは、スーパーコンピュータの刷新が進んでいる。新しいスーパーコンピュータはCPUとGPUを積載するという。その理由とは。(2021/9/16)

生成AIの現状と今後を深掘り
GPUの“入手困難”は「生成AI」が普及する予兆なのか、それとも……
世界中で大きな話題となっている生成AI。この勢いのまま企業の導入は進むのか、そうではないのか。GPUが入手困難になった状況や、企業の導入状況などを踏まえて、現状と今後を探る。(2023/10/13)

AI市場で勝負するAMD【中編】
AMDが“NVIDIA猛追”にようやく動いた? 本格化する「GPU」覇権争い
GPUなどの半導体製品を提供するAMDは、AI開発に関連するソフトウェアを手掛ける企業を買収すると発表した。AI分野で注目を集めつつある競合NVIDIAに、AMDはどのような戦略で挑むのか。(2023/11/23)

古典と量子が両立するコンピューティング【前編】
NVIDIAが作った「GPU」と「量子コンピューティング」の融合システムとは?
GPUによる高性能計算と量子コンピューティングを組み合わせたシステムとは、どのようなものなのか。その鍵になるベンダーNVIDIAの動向から、具体的に探る。(2023/7/10)

特選プレミアムコンテンツガイド
「GPU」は「CPU」と何が違う? ゲーム以外で注目の訳
GPUはコンピュータゲームの画像処理にとどまらず、現在ではさまざまな用途に利用されている。GPUがゲーム業界以外からも注目される理由とは何か。導入時の注意点とは。(2021/5/20)

AI(人工知能)開発にも活用できる
VDI環境で進むGPU利用 より経済的になって支持が拡大
VDI(仮想デスクトップインフラ)環境でのGPUの利用が進んでいる。GPUの共有やCPUリソースの解放といったさまざまな技術進化や新たなユースケースの登場が背景にある。(2019/2/4)

データサイエンスの領域に踏み込むセキュリティ
ゼロトラストを“理想論”で終わらせない 鍵になる「GPU」「DPU」の役割とは
「ゼロトラストセキュリティが必要だ」という認識が広がる一方、その実現は簡単ではなく、足踏みしている企業は少なくない。GPUやDPUを基に、ゼロトラストセキュリティを実現するための方法を考える。(2023/4/7)

AI時代を支えるNVIDIA【後編】
CPU「Grace」の発表に見え隠れする、“GPUの覇者”NVIDIAの本当の狙い
NVIDIAを単に“GPUベンダー”と呼ぶことはもはやできない。CPUの処理をオフロードする「DPU」に加えて、同社製CPU「Grace」を発表した。その狙いと、これまでのCPUとの違いを紹介する。(2021/8/4)

GPT-3を2日でトレーニング
NVIDIAのArmベースCPU「Grace」がCPU−GPU間のボトルネックを解決
CPUからGPU、GPUからCPUへのデータコピーのボトルネックを解消するため、NVIDIAはArmベースのCPUを開発した。(2021/6/4)

テキストから3Dモデルを生成
NVIDIAがGPU「A100」で開発、“3D生成AI”「LATTE3D」は何が革新的か
NVIDIAは、3Dモデルを生成できるAIモデル「LATTE3D」の開発プロジェクトについて発表した。3Dモデルを生成するAIモデルとして何が画期的なのか。(2024/5/17)

DaaSでGPUの価値を引き出す【後編】
「DaaS」よりも「アプリケーション仮想化」でGPUを使うべき場合とは?
GPU搭載PCへの投資が難しい場合、DaaSでGPUを利用するのは有力な方法だ。場合によってはアプリケーション仮想化だけでも十分な効果が期待できる。(2019/12/3)

抽選でQUOカードPayが当たる
「生成AI開発基盤/GPUサーバの利用状況」に関するアンケート 回答ページ
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にQUOカードPay(5000円分)をプレゼント。(2024/5/29)

抽選でQUOカードPayが当たる
「生成AI開発基盤/GPUサーバの利用状況」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にQUOカードPay(5000円分)をプレゼント。(2024/5/29)

“究極のAI”実現に向けて
Meta、ザッカーバーグ氏が語る「GPU」に投資する理由と“AIの失敗”
Metaが2023年期の決算を発表し、同社のAI技術とそれを支えるデータセンターへの注力ぶりが明らかになった。同社CEOマーク・ザッカーバーグ氏は、AI技術開発の鍵をどこに見いだしているのか。(2024/4/24)

「AI向けプロセッサ」の競争激化【前編】
GPUより「APU」「TPU」こそ面白い理由とは? Geminiだけじゃなかった
AI向けのプロセッサ市場で支配的な立ち位置を築いてきた半導体ベンダーはNVIDIAだ。そこにAdvanced Micro Devices(AMD)とGoogleが、新たなプロセッサを携えてやって来る。その影響とは。(2024/1/7)

GPU利用時のCompute Express Link(CXL)の役割
なぜ次世代技術「CXL」がデータセンターの進化のために必要なのか
データセンターにおけるAIアプリケーションの利用が広がるのと同時に、活用が進む可能性があるのが「Compute Express Link」(CXL)だ。AI技術やGPUの利用とCXLがどのような関係にあるのかを押さえておこう。(2024/7/1)