解説
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の学習と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 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 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 / B200 | NVIDIA | データセンター・AI学習 |
| Blackwell | NVIDIA | 次世代AI学習・推論 |
| Instinct MI300X | AMD | AI学習 |
| GeForce RTX 4090 | NVIDIA | 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や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。NVIDIAのBlackwell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。
