GPUとCPUの違いとは？共通点や関係性、おすすめ商品・サーバーを紹介！

GPUイメージ

ビジネスの成功には、適切なGPUとCPUの選択が欠かせません。

この記事では、GPUとCPUの違い、共通点、お互いの関係性、さらにはバランスの良い組み合わせとおすすめの商品・サーバーを紹介します。

この記事のポイント

GPUとCPUの基本的な違いとそれぞれの役割
両者の共通点とデータ処理における関係性
パフォーマンスに影響するGPUとCPUの組み合わせのバランス
ビジネスやゲーミングに最適なGPU・CPUと推奨サーバーの選び方

GPUとCPUの違い
GPUとCPUの共通点
GPUとCPUの関係性
GPUとCPUの処理速度の違い
GPUとCPUを選ぶ際はバランスが重要
GPU・CPUのおすすめ3選
推奨GPUサーバーをご紹介！
まとめ

GPUとCPUの違い

1999年にNVIDIA社がリリースした「GeForce 256」というGPUが世に出て以降、GPUへの認識が一変しました。

GeForce 256は、それまでのGPUとは異なり、トランスフォームとライティングの計算をハードウェアで行うことができたため、CPUにかかる負荷が大幅に減少したのです。

これ以降、GPUは高性能コンピューティングとビジュアルコンピューティングの両方で重要な役割を果たすようになり、特にゲーム、3Dグラフィックス、そして後にはディープラーニングやAIの分野での使用が拡大しました。

そんなGPUですが、似たようなコンポーネントである「CPU」との違いについて、明確に説明できる方は少ないのではないでしょうか。

両者の違いを理解することは、コンピュータのスペックを向上させる上で非常に重要です。

ここでは、GPUとCPUの違いについて詳しく解説します。

CPUはコンピュータの「司令塔」

CPU（Central Processing Unit、中央処理装置）は、コンピュータの中核的な部分であり、コンピュータの「司令塔」ともいえます。

CPUの主な役割は、コンピュータが実行する全ての命令とデータの処理です。

これには、アプリケーションソフトウェアの実行、システムの管理、ユーザーからの入力の処理、および他のハードウェアコンポーネントとの通信などが含まれます。

また、一連の複雑な計算や論理操作を高速に実行でき、システム全体の効率とパフォーマンスを決定するのに必要な部品でもあります。

マルチタスキングやシステムの安定性を維持する上で中心的な役割を果たし、コンピュータの基本的な命令セットを解釈し、実行する能力を持っています。

簡単にいえば、CPUはコンピュータの脳のようなもので、全ての計算処理、データ管理、および指示の実行を担当する部品です。

GPUはコンピュータの「画像処理の専門家」

GPU（Graphics Processing Unit、グラフィックス処理装置）は、いわば「画像処理の専門家」です。

もともとはビデオゲームのグラフィックスのレンダリングに特化して設計されましたが、その高度な計算能力は、深層学習などの他の分野でも利用されはじめました。

GPUは、複雑な画像処理やビデオレンダリングを高速に処理することに特化しています。

たとえば、3Dグラフィックスのレンダリング、画像のリアルタイム処理、ビデオ編集などの高速処理です。

GPUの設計は、大量の並列処理に最適化されており、多数のコアを持つことで同時に多くの計算を行うことができます。

一方で、GPUはCPUほど汎用的ではありません。CPUは複雑な計算にも対応できるパソコン全体を管理している汎用性の高いパーツです。しかしGPUは高度な画像処理や複雑な計算タスクを高速に処理するために特化したコンピュータの部品であり、CPUとは異なる役割を持っています。

GPUとCPUの共通点

このように、GPUとCPUは違いに異なる役割を果たす部品ですが、共通点もいくつか存在します。以下で詳しく見ていきましょう。

どちらも「データ処理」を行う

GPUとCPUは、それぞれが異なる役割を持ちながらも、共通して「データ処理」を行う点で重要な役割を担っています。

まず、コンピュータがどのように機能するかについて解説していきます。

コンピュータは基本的に、さまざまな種類のデータを受け取り、それを処理して、何らかの結果を出力する機械です。

このプロセスの中心にあるのが、まさにCPUとGPUです。

CPUはコンピュータの全般的な操作を担い、基本的な計算、データの整理、プログラムの実行など、ほとんどのタスク処理を行います。一方、GPUはもともと画像処理に特化した設計でしたが、その高速な計算能力は、最近では人工知能の分野でのデータ解析など、大量のデータを同時に迅速に処理する必要がある場面でも力を発揮します。

どちらも「プロセッサ」であり「RAM」にアクセスする

CPUとGPUは、どちらも「プロセッサ」というカテゴリに分類されます。

プロセッサとは、コンピュータ内で計算やデータ処理を行う主要な部品のことです。

CPUは一般的な計算やタスクの管理を行い、GPUは主に画像処理や特定のタイプの計算に特化していますが、どちらも根本的にはデータを処理するための装置です。

また、CPUとGPUは共に「RAM」（Random Access Memory、ランダムアクセスメモリ）にアクセスします。

RAMは、プログラムや現在処理中のデータが一時的に保存されるコンピュータの一時的な記憶領域です。

そしてCPUもGPUも、必要なデータをRAMから読み込み、処理や計算を行います。

GPUとCPUの関係性

GPUとCPUはコンピュータ上でどのような役割を果たしているのでしょうか。以下で詳しく見ていきましょう。

CPUが全体の「制御」を担当し、GPUが「補完」する

コンピュータの世界におけるCPUとGPUの関係性を理解するには、それぞれの役割と機能を把握しておくことが重要です。

CPU、つまり中央処理装置は、コンピュータの主要な部分を担っており、全体の制御中枢として機能します。

これは、コンピュータが実行する一連のタスクやプログラム、基本的な計算やデータの処理、システムの調整といった多くの重要な操作に欠かせません。

つまり、CPUはコンピュータの命令を実行し、全体的な動作を調整することで、システムがスムーズに動作するように管理しているのです。

一方で、GPUはCPUの機能を補完する形で存在しています。

GPUは、特に画像処理やビデオレンダリングなどの特定のタスクに特化しており、これらの処理を高速かつ効率的に行うことが可能です。

CPUが全体の指揮を執る中で、GPUは画像処理や高度な計算タスクなど、CPUよりも効果的に処理できる特定の領域で活躍します。

このように、CPUとGPUは互いに異なる機能を持ちつつも、連携してコンピュータの効率的な動作を支えているのです。

それぞれが処理を引き継いでいる

コンピュータの中でCPUとGPUが協働する様子を理解するには、両者がどのように処理を引き継いでいるかを見ることが重要です。

コンピュータが特定のタスクを実行するとき、最初にCPUが活動を開始します。

CPUは、そのタスクに必要な指示や計算を行い、ユーザーがプログラムを実行する際、CPUはそのプログラムの命令を解読し、必要な計算を行わねばなりません。

一方、特定のタスク、特にグラフィック処理や高度な計算が必要な場合、CPUはその処理をGPUに引き継ぎます。

GPUは、これらの処理を効率的に処理することに特化しているため、たとえば3Dグラフィックスのレンダリングや複雑な数学的計算を担当します。

こうして、CPUは全体的なコントロールを保ちつつ、GPUは特化した処理を行うことで、全体の処理能力を最大化しているのです。

GPUとCPUの処理速度の違い

CPU回路

CPUの強みはその汎用性にあり、さまざまな種類のタスクを処理できることですが、一度に処理できるデータの量は限られています。

そのため、特定の複雑なタスク、特に大量のデータを同時に処理する必要がある場合、CPUは比較的処理速度が遅くなることが多いです。

一方、GPUは特に画像処理やビデオレンダリングのようなデータ集約型のタスクに特化して設計されています。

GPUは大量の小さなプロセッサを持っており、これらが並列して働くことで、多数の計算を同時に迅速に行うことが可能です。

そのため、大規模なグラフィックス処理や複雑な科学計算など、一度に多くのデータを処理する必要があるタスクでは、GPUは非常に高速に動作します。

簡潔に言うと、CPUは多種多様なタスクを効率的に処理できますが、大量のデータを同時に処理する際には速度が落ちる可能性が高いです。

一方、GPUは大量のデータを同時に高速で処理するのに適しており、特にデータ集約型のタスクでその能力を発揮します。

GPUとCPUを選ぶ際はバランスが重要

昨今では「ビッグデータ」や「AI」という言葉を、日々のニュースで頻繁に耳にする機会が増えました。実は、この根底にあるのがGPUとCPUの性能の大幅な性能の向上です。

両者が互いに足りない部分を補い合っているからこそ、ビッグデータやAIのように大量のデータを処理する必要のあるタスクをこなせるようになったのです。

このように、大きな進化を遂げたGPUとCPUですが、バランスを間違えると逆効果になる場合もあります。

ここでは、GPUとCPUのバランスについて解説しましょう。

バランスが良い組み合わせ

GPUとCPUを組み合わせる際、バランスを考えることが重要です。

理想的な組み合わせは、使用目的や必要とされる性能によって異なります。

高性能なGPUを使用する場合は、それをサポートするための適切なCPUが必要です。

反対に、一般的なオフィス作業などでGPUの性能要求が低い場合は、中性能のCPUと基本的なGPU、または統合GPUで十分でしょう。

重要なのは、タスクの要件に基づいて、適切な性能とコストのバランスを見つけることです。

以下は、使用用途ごとのおすすめGPUとCPUの組み合わせの一覧表になります。

使用用途	おすすめのGPU	おすすめのCPU
ゲームやグラフィックス重視	NVIDIA RTXシリーズやGeForce RTXシリーズ、AMD Radeon RXシリーズ	Intel Core i5/i7/i9 シリーズやAMD Ryzen 5/7/9 シリーズ
一般的なオフィス作業やウェブブラウジング	基本的なGPU、または統合GPU	Intel Core i3/i5 シリーズやAMD Ryzen 3/5 シリーズ
ビデオ編集や3Dモデリング	高性能なGPU	Intel Core i7/i9 シリーズやAMD Ryzen 7/9 シリーズ
機械学習やデータサイエンス	NVIDIA RTXシリーズ（Tensor Core搭載モデル）	AMD Ryzen 7/9 シリーズやIntel Core i7/i9

バランスが悪い組み合わせ

GPUとCPUを組み合わせる際、バランスが悪い組み合わせはパフォーマンスに大きく影響します。

不適切なバランスの組み合わせは、たとえば非常に高性能なGPUを低性能のCPUと組み合わせる場合や、逆に高性能なCPUに低性能のGPUを組み合わせる場合に多く見受けられます。

このような状況では、一方のコンポーネントがボトルネックとなり、もう一方の性能を十分に引き出すことができません。

また、最新の技術を持つGPUを古いマザーボードやCPUと組み合わせた場合、互換性の問題が生じることも考えられます。

参考までに、GPUとCPUのバランスが悪い組み合わせを以下に示します。

GPUのタイプ	CPUのタイプ	問題点
高性能（例：NVIDIA RTXシリーズ）	低性能（例：古いIntel Core i3）	CPUがボトルネックになる
基本的なGPU	高性能（例：Intel Core i9）	GPUがボトルネックになる
最新の技術を持つGPU	古い世代のCPU	互換性の問題

GPU・CPUのおすすめ3選

このように、GPUとCPUの組み合わせはバランスが非常に大事になってきます。

しかし、「GPUとCPUは種類が多すぎてよくわからない」「コストも考えると導入を躊躇してしまう」などのお悩みをお持ちの方もいるのではないでしょうか。

そこでここでは、おすすめのCPUとGPUを3つ厳選してご紹介します。

なお、導入に際してお困りでしたらこちらのリンクから弊社までご相談ください。

推奨GPUサーバーをご紹介！

GPUやCPUの性能を最大限に発揮するためには、「サーバー選び」も重要です。

せっかく高価なGPUやCPUを導入したとしても、サーバーが低性能であれば思った結果にならないことが多々あります。

たとえば、高性能なCPUやGPUを搭載しても、他のシステムコンポーネント（メモリ、ストレージ、ネットワーク接続など）が適切でなければ、その性能は最大限活用されません。

サーバーはこれらのコンポーネントを最適に組み合わせ、バランスの取れたシステム構成を整えるために必須です。

しかし、自社に最適なGPUとCPUだけでなく、サーバーまで最適な製品を選ぶとなると多くの手間と時間が取られてしまいます。

そんな時はぜひ弊社までご相談ください。

弊社では法人様向けに、サーバー・ストレージ関連製品を幅広く取り扱っております。

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相談は無料で対応していますので、ぜひともこちらのリンクからお問い合わせください。

まとめ

この記事では、GPUとCPUの違いと関係性、それらのバランスの重要性、そしておすすめの製品とサーバーについて詳しく解説しました。

コンピュータの性能を最大限に引き出すためには、GPUとCPUの選択が非常に重要です。

今後、テクノロジーの進化に伴い、これらの性能と機能性はさらに向上し、より複雑なタスクを効率的に処理できるようになるでしょう。

この進化する技術を活用するためにも、GPUとCPUの知識はますます重要になります。

しかし、GPUとCPUは非常に多くの製品がリリースされており、自社のビジネスに最適な製品を選ぶのは難しいかもしれません。

そんな時は弊社までご相談ください。

弊社はお客様のニーズに沿ったITソリューションを提供する総合商社です。

創業26年で培ったナレッジを基に、個々のニーズに沿ったGPUやCPUをご提案させていただきます。

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監修者：麻生哲

明治大学理工学部物理学科を卒業後、ITベンチャーにて多数のプロジェクトを成功に導く。子会社を立ち上げる際には責任者として一から会社を作り上げ、1年で年商1億円規模の会社へと成長させることに成功。現在は経験を活かし、フリーランスとしてコンテンツ制作・WEBデザイン・システム構築などをAIやRPAツールを活用して活動中。

※ 本記事は執筆時の情報に基づいており、販売が既に終了している製品や、最新の情報と異なる場合がありますのでご了承ください。

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