GPUとは?CPUとの違いや性能・特徴についてわかりやすく解説 | romptn Magazine

GPUとは?CPUとの違いや性能・特徴についてわかりやすく解説

AI用語
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GPUとは

GPU、すなわちGraphics Processing Unitの略で、グラフィックスの処理を専門に行うコンピュータのハードウェア部分を指します。
簡単に言うと、映像をきれいに表示するためのコンピュータの部品です。

これをわかりやすく解説すると、映画やゲームのような高度なグラフィック処理をスムーズに行うための部品となります。
この部分が優れていると、動画やゲームの映像が滑らかになるのです。

GPUとCPUの違い

GPUはグラフィック処理に特化しているのに対し、CPU(Central Processing Unit)はコンピュータ全体の制御や計算を行う部分となります。
コアとは、CPUやGPUの中にある処理の単位で、多ければ多いほど処理能力が向上します。

コンピュータの動作を理解するには、CPUとGPUの役割の違いを知ることが重要です。
タスクマネージャーを使用すれば、これらの使用状況をリアルタイムで確認できます。

GPUの種類

市場には様々なGPUが存在し、その形態や用途によって分類されることが多いです。

GPUの種類①GPUをグラフィックボードに搭載する

グラボ、すなわちグラフィックボードとは、GPUを搭載した拡張カードのことを指します。
ゲームやゲーミングPCには、高性能なGPUが求められ、特に人気のゲーム「マイクラ」では、美しいグラフィックを求めるユーザーが多いです。

GPUの種類②マザーボードに内蔵する

ノートパソコンやlaptop、macbook、airなどでは、マザーボード直接にGPUが内蔵されることが一般的です。

GPUの種類③GPUクラウド

GPUクラウドとは、awsやクラウドサービスで提供されるGPUの計算リソースを指します。
これにより、物理的なハードウェアを持たずとも、高性能なGPUを活用できます。

ディープラーニングにおけるGPU

ディープラーニングやAI技術の進展は、膨大な計算処理を必要としています。

画像認識での活用

Tensorflow-GPUとは、Googleが開発した機械学習ライブラリのGPU対応版を指し、画像認識処理でのGPUの利用が一般的になっています。

音声認識での活用

音声認識技術もまた、高性能なGPUを使用して、Pythonを中心とした開発が進められています。

GPUの選び方

目的に合わせてGPUを選ぶことは非常に重要です。

スペックを確認し、用途に応じて最適なものを選択することが求められます。

特に、Proユーザーや高度な作業を行う者は、最上位のGPUを選択することが推奨されます。

まとめ

本記事では、GPUの基本的な役割やCPUとの違い、さまざまな種類や利用シーンについて解説しました。

GPUはコンピュータの映像処理を担当する重要な部品であり、その性能によっては映像の質や計算速度が大きく影響を受けます。

ディープラーニングやゲーム、クラウド利用など、さまざまなシーンでのGPUの利用が増えてきており、選び方もその用途に合わせて重要です。

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