「GPU」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

GPUはクラウドかオンプレミスか【後編】
「クラウドGPU」と「オンプレミスGPU」のどちらが“正しい選択”なのか？
GPU（グラフィックス処理装置）の価格高騰や供給不足を背景に、GPUをクラウドサービスで利用する方法に注目が集まっている。GPUをオンプレミスインフラに設置する場合に比べてメリットはあるのか。（2025/2/3）

株式会社ハイレゾ提供Webキャスト
NVIDIA製GPUのリソースが安価で導入できる？　今注目のGPUクラウドサービスとは
生成AIが登場したことで、高速のグラフィックス処理に欠かせないGPUの重要性が高まっている。高性能のGPUを自社で用意するのはハードルが高いため、GPUリソースをクラウドで提供する「GPUクラウドサービス」が注目されている。（2025/1/15）

GPUはクラウドかオンプレミスか【前編】
「GPUが高過ぎる」なら“借りる”もあり？　GPUaaSとは何か
AI（人工知能）技術の需要が高まるにつれて、GPU（グラフィックス処理装置）の入手が難しくなっている。そこで注目を集めているのが、GPUを購入せずに利用できる方法だ。（2025/1/27）

AI向けGPUの正しい基礎知識【後編】
「GPUならどれも同じ」じゃない、三方ならぬ“九方よし”の見極め方
グラフィックスを処理するために生まれた「GPU」は、いまやAI関連を含めて汎用（はんよう）的に使われるようになった。GPUを選ぶ際は、どのような要素を考慮して判断すればいいのか。（2024/12/12）

AI向けGPUの正しい基礎知識【前編】
「GPUがCPUよりAI向き」な理由は驚くほど単純だった
グラフィックスを処理するために使われてきた「GPU」は、AI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。CPUとの仕組みの違いを踏まえて考えてみよう。（2024/12/5）

ゲーム向けで始まったNVIDIAの歴史と主力製品
NVIDIAを大解剖　GPUベンダーはいかにして「AI半導体の雄」になったのか？
NVIDIAはGPUを主軸にして成長してきたベンダーだが、その事業内容はGPUにとどまらない。同社はどのような会社なのか。GPU市場をどう生き抜き、どう成長してきたのか。（2024/7/17）

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）

GPUを効率的に管理する仕組みとは
“GPU争奪戦”は終わるのか？　NVIDIAが公開した「KAI Scheduler」の真価
GPU不足が深刻化する中、企業では組織やプロジェクト間のリソース争奪戦が起きている。この問題の解決に役立つのがNVIDIAの「KAI Scheduler」だ。GPUリソースの効率的な管理をどのように実現するのか。（2025/5/8）

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「GPUがCPUよりAI向き」な驚くほど単純な理由
GPU（グラフィックス処理装置）の本来の役割はCPU（中央処理装置）を補完することだったが、現在ではGPUがAI関連のタスクを実行するための不可欠な存在となっている。GPUのどのような仕組みが生かされているのか。（2025/3/13）

「GPU高すぎ問題」に終止符
「NVIDIAのGPUは高過ぎる……」と諦める必要はない？　GPU調達はこう変わる
AIプロジェクトで欠かせないのが「GPUの調達」だ。しかし、高額なコストやインフラ整備の難しさから、一部の企業にとっては現実的な選択肢とは言い難い。こうした問題を解消できるアプローチとは。（2025/3/11）

AMDがRapt AIと提携
AMDが着目した「GPUのコストパフォーマンス」を高める“打ち手”とは何か？
AMDはGPU管理ソフトウェアベンダーと提携し、同社のGPU「AMD Instinct」でAIモデルを実行する際のワークロード管理と性能向上を図る。データセンターにはどのようなメリットがあるのか。（2025/4/22）

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）

量子と古典の「橋渡し役」
NVIDIAが量子プロセッサとGPUをつなぐ「NVQLink」発表　量子分野でも天下を狙う
GPU市場を席巻するNVIDIAが、GPUとQPU（量子プロセッサ）を接続する新規格「NVQLink」を発表し、量子コンピューティング分野でも標準化に動いた。31の企業と機関が参画する「オープン戦略」は何を意味するのか。（2025/11/7）

AIに欠かせないSSD【後編】
AI推論の遅延解消を目指す「SSDの魔改造」「GPUのNAND化」とは？
GPUへのデータ供給の遅れが、AI推論のボトルネックになっている。この課題に対し、SSD自体を推論処理に特化させるアプローチや、GPUのメモリ構造を変えるアプローチが登場している。その詳細を解説する。（2025/10/15）

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）

GPU選定でつまずかないために
GPU選定、なぜ迷走しがちなのか？　スペック表では分からない“真の判断基準”
AIプロジェクトの成否は「GPUの選定」にかかっているといっても過言ではない。しかし、多くの企業が選定段階でつまずいてしまうのが現実だ。性能とコストを両立させる賢いGPU導入戦略について、専門家に聞いた。（2025/8/4）

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）

AI時代のプロセッサ再入門【第2回】
「CPU」と「GPU」の仕事がこれほど違う“根本的な理由”
AI技術が広く使われるようになる中で、CPUとGPUは共にますます重要なプロセッサとしての役割を果たしている。CPUとGPUの役割にはどのような違いがあるのか。（2024/10/29）

オンプレミスシステムでLLMを動かす方法【中編】
「社内LLM」がきちんと動くためのGPUの“選び方”と“組み方”
自社でLLMを動かすには、十分なメモリ容量と処理能力を持つGPUが必要になる。必要以上に高価なGPUを導入してしまわないよう、自社に本当に必要なスペックと構成を見極めるポイントとは。（2025/1/23）

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）

AI時代の新常識
非汎用プロセッサ「TPU」とは何か？　CPU、GPU、DPUとの違いは
CPUやGPU、DPUに加えて、AI技術に特化した「TPU」（テンソル処理ユニット）というプロセッサがある。GPUやCPUなど他プロセッサとの比較を通じて、TPUとは何かを解説する。（2024/12/26）

KDDI、さくらインターネット、ハイレゾが協力
「GPUが調達できない」からの脱却なるか？　国内データセンター3社が動く
経済安全保障推進法に基づく「特定重要物資クラウドプログラムの供給確保計画」について経済産業省から認定を受けた3社が、今後も高まるGPU需要に応えるための体制構築に着手した。（2025/4/22）

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）

AIプロセッサ市場は混戦モードに突入か【前編】
GPU“1強”NVIDIA、それを追う「IntelとAMD包囲網」の決戦の行方
GPU市場で急速な成長を遂げてきた半導体ベンダーがNVIDIAだ。GPU市場でNVIDIAが支配的な影響力を持ちつつある状況に対して、競合のIntelやAMDはどう対処しようとしているのか。（2024/8/10）

株式会社ハイレゾ提供Webキャスト
生成AIやLLMの活用に欠かせない高性能GPU、コストを抑えて使う方法とは？
生成AIやLLMの活用に欠かせないのが高性能なGPUだが、自社でGPUサーバを用意するとなると、機器やサーバルームの設置、運用・管理のリソースも必要となり、コストと作業負荷が高まってしまう。この問題を、どのように解決すればよいのか。（2024/10/8）

GPUクラスタに最適なネットワーク要件【前編】
イーサネット、それともInfiniBand？　GPUを生かすネットワークとは
GPUの性能を最大限引き出すために、どのようなネットワークを選ぶべきかに悩む企業は少なくない。Gartnerが推奨する事項を基に、そのヒントを紹介する。（2025/6/26）

GPU市場の裾野拡大へ
GPU活用がより身近になる？　NVIDIAが示した「オンプレミスAI」の新たな選択肢
大企業向けが主流だったAI基盤に変化の兆しがある。NVIDIAがBlackwell世代の新GPU「RTX Pro 6000」で狙う市場とは。（2025/9/22）

株式会社ハイレゾ提供Webキャスト
NVIDIAのGPUを搭載した国産クラウドサービスのコストメリットは？
GPUへのニーズが高まっているが、高度な機能を備える環境を自社で構築するには多大なコストがかかる。そこで注目されているのがハイパースケーラーよりも低コストで利用できるGPUクラウドサービスだ。本動画で詳しく紹介する。（2024/7/30）

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）

多様化するAI半導体の選択肢【後編】
「GPU」と「FPGA」を5つの視点で比較　AIプロセッサとしての違いは？
AI処理のためのプロセッサとして、GPU以外にも「FPGA」がある。どれを採用するかは、それぞれの長所や短所、プロジェクトの要件を慎重に評価した上で判断すべきだ。（2025/3/3）

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）

機密データを安全に活用
生成AIインフラをオンプレミスに構築　CTCが「CUVIC GPU Zero」を提供開始
CTCは「CUVIC GPU Zero」を提供開始した。生成AIアプリケーションを実行するためのオンプレミスインフラを構築するためのサービスで、AIアプリケーションの自社開発を目指す企業の利用を見込む。（2025/10/23）

AMDのAI向けGPU戦略
DeepSeek爆誕で「GPU」では“不動の二番手”AMDがついに躍進か？
AMDは、中国のAIベンダーDeepSeekのLLMが話題を集める中、AIアクセラレーターの出荷を急ぐなどGPU関連の製品提供を加速させている。その背景には何があるのか。（2025/2/21）

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）

AI需要と供給量の実態
NVIDIAの「Blackwell」争奪戦が影響？　“GPU供給不足”の現実
AI需要の急拡大でNVIDIAの最新GPU「Blackwell」を搭載したサーバに注目が集まる一方、大手クラウド事業者への大量供給が他の顧客への影響を招く懸念がある。（2025/9/8）

GPU導入のボトルネックを解消
GPUサーバは買うべきか、借りるべきか――オンプレミス vs. クラウド徹底比較
AI導入を進める上でGPUは不可欠な存在だが、オンプレミスで導入するかクラウドサービス経由で利用するかで頭を悩ませる企業は少なくない。専門家の意見を交えながら両者の違いを整理し、企業にとっての最適な導入方法を探る。（2025/7/7）

独自チップを開発する背景は
なぜMetaは「脱GPU依存」を目指すのか？　Armを選んだ狙いとは
MetaがGPU依存からの脱却を目指す背景には何があるのか。Armとの協力を通じてどのような次世代AIインフラの実現を目指しているのか。（2025/3/21）

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）

AI時代のインフラを展望【後編】
「GPU」と「Python」だけじゃない　知っておきたいAI時代の基礎知識
「GPU」や「Python」はAI時代に欠かせない技術となったが、AI時代のインフラを考える上で必要なのはこれらだけではない。プロセッサとプログラミング言語の選択肢について、企業が持つべき視点とは。（2025/1/15）

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）

“二股”戦略の狙い
なぜOpenAIはNVIDIAともAMDとも提携するのか　「両てんびん」の真意は？
AIツールの開発に不可欠なGPUを巡り、OpenAIがNVIDIAに続きAMDとも契約を結んだ。しかしAMD製GPUには、性能以外の面で「見過ごせない弱点」も指摘されている。それでもOpenAIが2社と手を組む思惑は何か。（2025/10/22）

CUDAに代わる“標準”を構想
NVIDIAの“GPU標準”に待った――CNCF「Kubernetesの再現を目指す」の真意
オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。（2025/9/1）

Windows ServerとAI運用【前編】
GPUとAI活用を加速させる「Windows Server 2025」新機能とは？
MicrosoftはサーバOSの新バージョン「Windows Server 2025」の一般提供を開始した。AI活用に関わる機能としても、GPU関連の機能強化などのアップデートがあった。（2024/12/17）

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）

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