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AI用語

GPU(画像処理装置)

GPU

解説

GPUとは、膨大な計算を同時に高速処理することに特化した演算装置です。元々は画像描写用でしたが、現在はAI学習推論に不可欠な存在です。製造業では、市販PCのGPUを活用することで、高価な専用設備を使わずに高精度な外観検査や技術継承AIを低コストで実現できるため、導入のハードルが下がっています。

さらに詳しく解説

GPUとは

GPU(Graphics Processing Unit)は、大量の単純な計算を同時並行で処理することに特化した演算装置です。もともとはゲームや映像の描写用でしたが、その並列処理能力がAI学習推論に最適だったことから、AI開発の中核を担う存在になりました。

CPUとの違い

比較項目CPUGPU
コア数数個〜数十個数千〜数万個
1コアの性能高い(複雑な処理)低い(単純な処理)
並列度低い非常に高い
得意な処理逐次的・分岐の多い処理同じ計算の大量反復
AI学習非常に遅い高速

AI学習でGPUが必要な理由

ニューラルネットワークの学習は、膨大な行列演算の繰り返しです。例えばLLMの学習では数兆回の積和演算が必要で、CPUでは数年かかる処理をGPUなら数週間〜数ヶ月に短縮できます。

代表的なGPU

製品メーカー用途
A100 / H100 / B200NVIDIAデータセンター・AI学習
BlackwellNVIDIA次世代AI学習・推論
Instinct MI300XAMDAI学習
GeForce RTX 4090NVIDIA個人・研究用

製造業での活用

市販PCに搭載されたGPUでも、エッジでの画像解析推論は十分に実行可能です。高額な専用設備を導入せず、GPUを搭載したエッジ端末で外観検査AIを動かすアプローチが主流になっています。

GPU不足問題

生成AIブームにより高性能GPUの需給が逼迫しています。NVIDIABlackwellチップは発売前から年単位の予約待ちとなるなど、GPUの確保が企業のAI戦略を左右する時代になっています。

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