【PC初心者】GPUって何？？【PC選び – 備忘録 #5】

はじめに

※2024/4/24更新

さて今回は、GPUとは何か？？についてまとめたいと思います。

PC選びの中で、CPUと同じくらい、GPUも重要な選択の要素となります。特にPCゲームをメインの目的としている方は、CPUよりもGPUの性能が大切です。

まずはGPUとは何かについてしっかりと知っておきましょう！

CPUの性能や、コア/スレッドといった基本的な項目については以前まとめていますので、そちらも合わせてチェックです。

GPUとは何か？

GPUの定義

GPUとは「Graphics Processing Unit」の略で、3Dグラフィックスなどの画像描写を行う際に必要となる計算処理を行う半導体チップ (プロセッサ)のことです。これは、コンピュータの画像処理とレンダリングを担当する電子回路で、画面上に表示される画像を高速に計算し、描画するために設計されています。

GPUの役割

GPUの重要な役割は、コンピュータのCPUからグラフィックス処理を引き継ぐことです。これにより、CPUは他のタスクに集中でき、全体的なコンピュータのパフォーマンスが向上します。

また、GPUは並列処理が得意で、大量のデータを同時に処理することができます。これは、画像やビデオのレンダリング、機械学習、仮想現実（VR）など、大量のデータを扱うアプリケーションにとって非常に有用です。

• 画像処理とレンダリング：
  GPUは、コンピュータの画像処理とレンダリングを担当します。これにより、画面上に表示される画像を高速に計算し、描画することが可能になります。

• CPUからのグラフィックス処理の引き継ぎ：
  GPUは、CPUからグラフィックス処理を引き継ぎ、CPUが他のタスクに集中できるようにします。これにより、全体的なコンピュータのパフォーマンスが向上します。

• 大量のデータの並列処理：
  GPUは、大量のデータを同時に処理する能力を持っています。これは、画像やビデオのレンダリング、機械学習、仮想現実（VR）など、大量のデータを扱うアプリケーションにとって非常に有用です。

GPUとCPUの違い

CPU（Central Processing Unit）とGPU（Graphics Processing Unit）は、コンピュータの中で異なる役割を果たす二つの重要なコンポーネントです。

CPUは、コンピュータの「頭脳」や「司令塔」とも呼ばれ、コンピュータの主要な機能を制御します。CPUの特徴として、1度に1個 ~ 数個のタスクを高速処理することに適しています。

これに対して、GPUは、1度に大量のデータを処理する能力を持っています。これは、画像やビデオのレンダリング、機械学習、仮想現実（VR）など、1度に大量のデータを扱うアプリケーションにとって非常に有用です。

また、CPUとGPUは物理的にも異なります。

CPUは、一般的に4 ~ 8コア、高性能なCPUで最大64コアを持っており、それぞれのコアは一連の命令を順番に処理することでそれぞれのタスクを完了させます。

一方、GPUは、数千の小さなコアで構成されているため、大量のデータを同時に処理（多くの小さなタスクを同時に処理）することができます。

GPUの応用

3.1. 3DグラフィックスにおけるGPU

GPUは、3Dグラフィックスのレンダリングに広く使用されています。これは、3Dモデルの複雑な計算を高速に行う能力があるためです。GPUは、ゲームや映画、VRなど、リアルタイムの3Dレンダリングが必要な多くのアプリケーションで重要な役割を果たしています。

GPUは、3Dグラフィックスのレンダリングに広く使用されています。ゲームや映画、VRなど、リアルタイムの3Dレンダリングが必要な多くのアプリケーションで重要な役割を果たしています。

具体的には、3Dグラフィックスでは、物体の形状、位置、色、テクスチャなどを計算し、それを2Dの画像に変換する必要があります。このような処理には、1度に大量のデータを扱う必要があるため、GPUの並列処理能力が非常に有用です。

また、3Dグラフィックスでは、光の反射や屈折、影の計算など、リアルタイムで複雑な物理計算を行う必要があります。これらの計算は、CPUだけでは処理しきれないほど膨大で、やはりGPUの高速な計算能力が必要となります。

さらに、近年では、リアルタイムレイトレーシングという技術が注目されています。これは、光の挙動を物理的に正確にシミュレートすることで、非常にリアルなグラフィックスを生成する技術です。

3.2. ディープラーニングと機械学習におけるGPU

GPUは、ディープラーニングと機械学習の分野でも非常に重要な役割を果たしています。

ディープラーニングと機械学習では、1度に大量のデータを扱い、大規模な演算を繰り返し行う必要があります。これらの計算は、CPUだけでは処理しきれないほど膨大で、GPUの高速な計算能力が必要となります。

例えば、ディープラーニングの分野では、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge（ILSVRC）の2012年大会で、トロント大学の研究チームがGPUを使って計算処理の高速化を実現し、短期間で認識精度を高めることに成功したことが話題となりました。

• 大量のデータの並列処理 & 高速な計算能力：
  GPUは、大量のデータを一度に処理する能力を持っています。これは、ディープラーニングと機械学習のタスクにとって非常に有用です。1度に大量のデータを扱い、大規模な演算を繰り返し行うため、GPUの高速な計算能力が必要となります。

• 豊富な運用実績：
  GPUは、ディープラーニングと機械学習の分野で既にインパクトのある実績を打ち立てています。GPUの有用性が証明され、多くの企業や研究機関で膨大なGPUリソースの確保が進んでいます。

3.3. GPUサーバーの出現

GPUサーバーは、GPUの計算能力を活用して、高性能なコンピューティングを提供するサーバーです。これらのサーバーは、データを並列処理することに最適化されており、ディープラーニングやビッグデータ分析など、大量のデータを処理する必要があるタスクにとって非常に有用です。GPUサーバーの出現により、AIのタスク（機械学習やディープラーニング、科学的シミュレーション、数値計算等）をより高速に、効率的に行うことが可能になりました。

GPUサーバーの主要なコンポーネントは、1つまたは複数の高性能GPUが含まれています。これらの強力なプロセッサは、AIアルゴリズムに必要な数学的演算の迅速な実行を可能にし、従来のCPUよりも大幅なパフォーマンス向上を提供します。

• 並列性：
  GPUは、同時に複数のタスクを実行するために最適化された数千の小さなコアで構成されています。これにより、CPUのより少ないが大きなコアよりも効率的に大量のデータを処理することができます。

• 浮動小数点性能：
  GPUの高性能な浮動小数点演算能力は、AIワークロードで一般的に見られる科学的シミュレーションや数値計算に適しています。

• データ転送速度：
  現代のGPUは、GDDR6やHBM2などの高速メモリインターフェースを備えており、プロセッサとメモリ間のデータ転送が、ほとんどのCPUベースのシステムで使用される従来のDDR4 RAMよりも速くなります。

最後に

さて今回は、GPUとは何か？？についてまとめました。

GPUがPCにとっていかにパーツか分かりましたかね？？

GPUがどのような処理を担っているのか、CPUとの違いは何か、これらをイメージできていればOKです。

特に、PCゲームをやる人にとってはCPUの性能よりもGPUの性能が重要です。ご自身がやりたいことを念頭に置いたうえで、PCを選べるようになってもらえると嬉しいです。

以上！

前回まとめた記事も読んでもらえると嬉しいです！

PC選び以外の記事も是非！