CPUとGPU(グラフィックス処理装置)の違いをまとめた前編「『CPU』と『GPU』は結局何が違い、どう使えばいいのか?」に続き、主要GPU製品の違いを紹介する。
GPUといえば、NVIDIAとAdvanced Micro Devices(AMD)の2大ベンダーが市場でしのぎを削っている。同じGPUといっても両社の製品には違いがあり、使い方にも異なる傾向が見られる。どこに違いがあるのか。
NVIDIAのGPUは、データセンターのさまざまなタスクに向いている。機械学習モデルのトレーニングや運用、スーパーコンピュータによるシミュレーション用の計算にも活用されている。NVIDIAはソフトウェアベンダーなど他社と協力して、GPUによる分析に特化したデータベースシステムや、画像を描写するためのレンダリングエンジン、データの可視化システムなどを共同開発する。同社はソフトウェア開発用のツール群「CUDA」を提供している。
AMDのGPUは、主に科学用の計算処理を対象にする。同社のGPUはデータセンター向け、ゲーミングPC向けに分かれる。同社はソフトウェア開発用のツール群「ROCm」を提供しており、ROCmには機械学習の一般的なフレームワーク(プログラム部品やテンプレートなどの集合体)が含まれる。
AI(人工知能)技術の分野においては、AMDよりもNVIDIAの方が経験豊富だ。GPUのメモリ容量は、AMDよりNVIDIAの方が総じて多い傾向にある。
仮想GPU(vGPU)の提供方法にも違いがある。NVIDIA製品の場合、vGPUを使うためのドライバをハイパーバイザーに設置することで、各VM(仮想マシン)にvGPUを割り当てる。一方で、AMD製品はハードウェアベースの手法を採用しており、GPUが搭載するコアの一部を各VMに直接割り当てる。
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