GPU

GPUって何？

GPU（Graphics Processing Unit、グラフィックス処理装置）は、もともとグラフィックボードの「描画チップ」で、画面を1フレームずつ高速に描く役割でした。その最大の特長は、単純な計算を一度に大量にこなせること。AI学習が求める「大量の行列計算」とぴったり合い、ゲーム用チップはAI時代の「計算の心臓部」になりました。

CPUとの違いは？

CPUは「少数精鋭」
コア数は少ないが1つひとつが強く、複雑で順番のある処理が得意です。
GPUは「数で勝負」
数千ものコアを持ち、1つの仕事を細かく分けて同時にこなします。

なぜAI学習にGPUが必要なのか

大規模モデルの学習は、突き詰めれば天文学的な量の行列演算。しかもその演算は互いに独立していて、並列で進められます。これはGPUの得意分野そのもの。CPUなら1年かかる仕事が、GPUクラスタなら数週間で終わることもあります。

GPUの性能の見方

ビデオメモリ（VRAM）
一度に載せられるモデルやデータの大きさを決めます。多いほど「メモリ不足」を防げます。
演算性能
FLOPsで表され、数字が大きいほど毎秒こなせる演算が多い。
帯域幅
チップとメモリの間でデータを運ぶ速さ。遅いと全体の足を引っ張ります。

GPUが変えているもの

ChatGPTも自動運転も創薬も、裏ではGPUの群れが動いています。NVIDIAはグラフィックカード会社から世界有数の時価総額を持つ企業になりました。計算力は、この時代の「新しい石油」です。

まとめ：GPUは「数で速さを稼ぐ」並列計算の王者。AIモデルが動くのは、このチップのおかげです。