この記事では、GPUとは何なのか、CPUとの違いや種類、他にもGPUのメリット・デメリット、GPUを開発しているメーカーごとの特徴を詳しく解説します。GPUの有名メーカーNVIDIAの製品も紹介していますので、ぜひ参考にしてみてください。
GPUとは
ここからは、GPUとCPUの違いやGPUが普及している背景はどうなのか、それぞれの内容について下記で詳しく解説していきます。
まず、GPUについて簡単に解説します。GPUとは、コンピューター内の画像処理装置のことです。英語のGraphics Processing Unitからそれぞれの頭文字を取った略称がGPUになります。
役割として画像や映像を速くきれいにモニターに映すために必要不可欠な画像処理装置のパーツです。他にも画像処理装置には、ビックデータを瞬時に大量計算する処理に優れています。
GPUとCPUの違い
コンピューターに必ず必要な装置といえば、GPUとCPUがあります。ここでは、GPUとCPUの違いについて詳しく解説します。
CPUとは、中央処理演算装置のことです。人間に例えると頭脳になり、さまざまなタスクや計算など幅広い処理を得意としています。そのためCPUは、連続する演算処理能力に優れていることが特徴です。
それぞれ得意で優れているところをGPUとCPUを比較すると、「AI」「生成AI」などの分野では、CPUよりもGPUの方が活用できるため重要な装置になるでしょう。
スーパーコンピューターの多くはGPUを搭載している
スーパーコンピューターとは、通常のコンピューターよりも複雑で大容量の計算を高速で処理することが可能なところが特徴です。
世界最高水準のスーパーコンピューターには、通常のコンピューターでは計算できない計算能力だけでなく、AI関連の高速処理もできます。
スーパーコンピューターが計算するものには、大容量のデータが必要になる気候変動シミュレーションや災害予測シミュレーション、病気の新しい治療法のための解析などさまざまです。
GPUが普及している背景
GPUが普及している背景の要因には、計算能力が過去と比較して高速や大容量データを計算など飛躍的に向上しただけでなく、同時にVRやAIが進化してきたのも大きな要因と考えられています。
GPUは画像や映像を高速でモニターに映してくれる画像処理装置で、きれいに映してくれる処理能力が大幅に進化し向上したため、さまざまな業界でも利用されています。ほかの業界でも必要な高速画像処理を行う計算能力を実現してくれたのが「GPGPU」です。
現在では多くの業界でGPGPUが利用されていて、スーパーコンピューターの高速計算だけでなく、医療や金融、建築など活用事例が増加中です。
VRも過去と比較して進化が進んでいて、仮想現実と現実との差異が少なくなってきているため、離れた拠点同士でも遠隔医療や遠隔授業など、距離の制限が映像技術の進化のおかげでなくなっています。
また、近年のリモートワークにおいてもコミュニケーションの向上に、実はGPUが貢献しています。この活用事例にあたっても、高度なGPUがサービスをサポートしているのが現状です。
AIに学習をさせるディープランニングは、機械学習の1つです。機械学習を行う目的は、AIが人間のように過去の映像や音声などから学ぶために大容量のデータを勉強させることです。
機械学習では、大容量のデータをAIに学習させるために、高度で高速なデータ処理能力が必要になり、AI分野の現場でもGPUが多く活用されています。
将来的にAIはさらに進化していくことが予想されているため、比例してGPUも進化するので、今後多くの個人や企業で利用されるようになるでしょう。
GPUのメリット・デメリット
ここでは、GPUのメリット・デメリットを解説します。下記でそれぞれの内容について詳しく解説していきます。
GPUのメリット
GPUのメリットは、並列処理が行えるため処理スピードがCPUと比較して10倍なことです。
膨大な量の単純計算がGPUは得意なので、多くのスーパーコンピューターにも多く搭載されています。
GPUのデメリット
GPUのデメリットは、冷却するために電力消費量が多いことです。理由は、発熱の可能性があるため常時冷却する必要性があるためです。また、冷却するために音がうるさいのもデメリットになるでしょう。
GPUの種類とその特徴
ここからは、GPUの種類とその特徴について解説します。抑えておきたいGPUの種類は3つになりますので、内容について下記で詳しく解説します。
①グラフィックボード
グラフィックボードとは、コンピューターに用いられる基盤にGPUが搭載されている製品のことです。
グラフィックボードは、必ずしもコンピューターに必要ではないですが、追加で画像や映像をきれいに映すためには、外付けGPUが必要になります。
グラフィックボードの特徴は、CPUからの指示を受けてモニターに画像や映像をきれいに画面表示してくれることです。反対にグラフィックボードのデメリットは、冷却させるために消費電力が多いことです。
②内蔵GPU
内蔵型GPUとは、コンピューターに内蔵されているGPUのことです。CPUと同じで、コンピューターには必要不可欠ですが、現在では多くのCPUにはGPUが内蔵されているCPU統合型GPUがコンピューターに搭載されています。
内蔵型GPUの特徴は、導入するためのコストが単体型GPUより安価なことです。また内蔵型GPUのメリットには、発熱量や消費電力がグラフィックボードよりも少ないため、外出先でも利用できることです。
③GPUクラウド
GPUクラウドとは、クラウド上で利用できるGPUサーバーのことです。GPUクラウドの特徴は、自社でサーバーを用意しなくてもいいため、初期導入費用や設置のための費用、他にも毎月の運用に必要な管理費などが必要ないことです。
GPUクラウドのサービスは、インターネット経由でサービスとして提供されるため、利用する場所を選ばなくてもよいのもGPUクラウドのメリットと言えるでしょう。
GPUのメーカー一覧
ここでは、GPUを製造している有名メーカーを3つ紹介します。GPUの各メーカーの強みや特徴も解説していきます。
NVIDIA
GPU業界の大手開発メーカーです。半導体メーカーとして世界的に知られていてアメリカに本社があります。用途がゲーム用のGPUであるGeForceシリーズのブランドは、世界的にゲーマーの方々に有名です。
用途がビジネス用のNVIDIA RTXシリーズも高性能でパフォーマンスが高いため、多くの企業が利用しているGPUになります。
Intel
InteIは、NVIDIAのGPUよりも多く使われているCPU内蔵GPUを開発しているメーカーです。IntelのCPU内蔵GPUは、NVIDIAのGPUよりもコンピューターに多く使われています。
最新の高画質ゲームを楽しむことが可能なGPUである、Arc Aシリーズを2022年に一般向けGPUとして発売しています。
AMD
AMDは、GPUの開発だけでなくCPUの開発をしています。有名なGPUはゲーム向けのRadeonシリーズで、非常に高性能なGPUになります。
AMDは、NVIDIAの次にGPUのシェアがある開発メーカーで、Radeonシリーズは、ゲーム向けの高性能GPUとして有名です。
AMDの特徴はコストパフォーマンスに優れているため、家庭用ゲーム機に多く採用されていることです。
GPUの選び方・ポイント
GPUの選び方には、押さえておきたいポイントがいくつか存在します。具体的には、下記で紹介している性能を購入前に確認しておくとよいでしょう。
GPU数・VRAM容量
GPUの選び方のポイント1つ目は、GPU数・VRAM容量です。
GPU数を確認する理由は、数が多いほど高性能だからです。VRAMとは、GPU専用メモリーになり、その容量が大きいほどパフォーマンスが高くなります。
冷却性能はあるのか
GPUの選び方のポイント2つ目は、冷却性能はあるのか確認することです。
GPUは発熱するため、冷却性能がついているのかは重要なポイントです。高性能なパフォーマンスをGPUに求めるなら、適切な冷却性能があるのか必ず確認しましょう。
消費電力を確認
GPUの選び方のポイント3つ目は、消費電力を確認することです。
高性能なGPUやグラフィックボードほど冷却にも使いますので、消費電力は大きくなります。補助用電源コネクターが必要になるGPUもありますので、必要になりそうな部品や消費電力の大きさは購入前に確認するようにしましょう。
グラフィックボードの動作環境
GPUの選び方のポイント4つ目は、グラフィックボードの動作環境です。
ポイントは、接続端子やサイズ、PCモニターの同期は確認が必要です。PCに取り付けることができないサイズのグラフィックボードもありますので、購入前にサイズは必ず確認するようにしましょう。
価格を確認する
GPUの選び方のポイント5つ目は、GPUの価格を確認することです。
GPUは高性能であるほど、価格帯も高価格帯になる傾向が多いです。特に最新GPUを搭載している高性能なグラフィックボードになると、モニターにリアルで高画質な画像や映像を映しだしてくれますが、高価格になるでしょう。
使用するディスプレイの解像度で選ぶ
GPUの選び方のポイント6つ目は、使用するディスプレイの解像度で選ぶことです。
例えば、4KディスプレイとフルHDディスプレイの解像度になりますと、グラフィックボード選びに違いがでてきます。
4Kディスプレイを使用するなら、きれいな画像や映像を映すためには高性能のGPUが搭載されているグラフィックボードを選びましょう。
もしフルHDディスプレイを使用するなら、最新でなく通常の性能が期待できるグラフィックボードを選んでもきれいな画像や映像を映しだしてくれるでしょう。
NVIDIA RTX（旧Quadro）のおすすめ製品をご紹介
ここからは、NVIDIA RTX（旧Quadro）が提供しているGPUを紹介します。下記で、NVIDIA RTX（旧Quadro）の種類ごとの性能比較も解説します。
NVIDIA T400
NVIDIA T400は、前世代のQuadroシリーズで採用されていたPascalアーキテクチャからTuringアーキテクチャに進化しており、メモリ容量は4GBの製品が提供されています。
非常に省電力性に優れたグラフィックボードとなっており、メモリにはNVIDIA T1000同様にGDDR6を採用し、高速化と消費電力低減を実現しています。
NVIDIA T1000
NVIDIA社が提供するプロフェッショナルシリーズのT1000は、アーキテクチャにはTuringを採用し、メモリにはGDDR6を搭載しています。
それにより高速化かつ省電力化を実現しているなど、エントリーモデルとして最適な製品といえるでしょう。
NVIDIA RTX A2000
NVIDIA RTX A2000は、RTXシリーズの中ではミドルレンジのGPUです。
コンパクトなデザインとなっていることからコンピューターに搭載しやすく、シリーズのなかでは低価格モデルに位置しています。
アーキテクチャにはTuringより新しいAmpereを採用しており、省電力で稼動できるのが特徴です。
NVIDIA RTX A4000
NVIDIA RTX A4000は、デスクトップ向けのグラフィックボードです。省電力性に優れているシリーズのなかではハイエンドモデルとなっており、アーキテクチャにはAmpereを採用しています。
コンパクトなサイズとなっていることからコンピューターに搭載しやすく、メモリ容量は16GBとなっているため、導入コストを抑えてGPUの導入を検討している企業におすすめです。
また、スペックも同じシリーズの低価格モデルであるNVIDIA RTX A2000よりも、すべての項目において優れています。
NVIDIA RTX A6000
NVIDIA RTX A6000は、メモリ容量が48GBとなっているなど、NVIDIA RTXシリーズのなかでは最上級モデルに位置するグラフィックボードです。
アーキテクチャには前世代のAmpereを採用していますが、複雑な3DCADなどでもスムーズに作業できます。
他のNVIDIA RTXシリーズのモデルより消費電力は高めとなっていますが、ワット数辺りの性能で考えると非常に高性能な製品となっています。
NVIDIA RTX 5000 Ada 世代
NVIDIA RTX 5000 Ada 世代は、アーキテクチャに最新第3世代のAda Lovelaceを搭載している、RTXシリーズのなかでも高性能なグラフィックボードです。
Ampere搭載のシリーズよりも画像処理能力が向上している上に、メモリ容量は32GBを搭載しているという、次世代のRTXシリーズです。
NVIDIA RTX 6000 Ada 世代
NVIDIA RTX 6000 Ada 世代は、最新第3世代のアーキテクチャAda Lovelaceに加え、48GBものメモリ容量も搭載している、次世代高性能NVIDIA RTXシリーズのグラフィックボードです。
また、NVIDIA RTX 仮想ワークステーションソフトウェアをサポートすれば、距離が離れているユーザー同士でもリソースを共有することで、デザインやコンピューターのワークロードの実現が可能となります。
まとめ
本記事では、GPUやCPUとの違い、GPUの種類やメーカーごとの特徴、選び方のポイントについて分かりやすく解説してきました。GPUは、CPUと同様にコンピューターに必要不可欠な画像処理装置です。
自社に最適なGPUを選ぶことができれば、画像や映像をきれいにモニターに映してくれますので、仕事も以前よりスムーズに行うことができるでしょう。
GPUの選び方にも確認しなければいけない最低限のポイントがありますので、購入する前に確認することをおすすめします。
ぜひ本記事で解説させて頂いた、自社の業務に最適なGPUを手に入れてください。
監修者：麻生哲
明治大学理工学部を卒業後、ITベンチャーにて多数のプロジェクトを管理。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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