GPGPUとは？CPUやGPUとの違い・活用例・今後の重要性も解説

「GPGPUとは何か？」「CPUやGPUと何が違うのか？」「なぜAIやデータ分析で重要といわれているのか？」と疑問を感じている方も多いのではないでしょうか。近年、生成AIや機械学習、ビッグデータ解析などの普及により、大量の計算処理を高速に実行できる計算基盤の重要性が高まっています。

その中で注目されているのが、GPUを画像処理以外の用途にも活用する「GPGPU」です。従来はCPUが担っていた計算処理の一部をGPUに任せることで、計算速度を向上させることが可能になります。

本記事では、

• GPGPUの基本的な仕組み
• GPGPUを使用するメリット
• GPGPUの用途

を詳しく解説します。

GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）とは、本来は画像処理を目的として設計されたGPUを、画像処理以外の一般的な計算処理に活用する技術のことです。

GPUはもともと、3Dグラフィックスや映像処理を高速に行うために開発されたプロセッサであり、多数の計算処理を同時に実行できる「並列処理」に特徴があります。そこで、この処理能力を画像処理だけでなく、科学計算やデータ分析、AIの学習処理などにも利用しようという考え方から生まれたのがGPGPUです。

わかりやすく言えば、「映像をきれいに表示するための計算装置」を「大量のデータを高速で計算するための計算機」として活用する技術といえます。

GPGPUは2000年代初頭に登場した比較的新しい技術ですが、現在ではAI開発や科学計算、金融シミュレーションなどさまざまな分野で重要な計算基盤として活用されています。近年GPGPUが急速に注目されるようになった背景には、

• GPU自体の進化
• 社会全体の計算ニーズの急増

という2つの要因があります。

まず1つ目は、GPUの性能や仕組みが進化したことです。GPUはもともとゲームや3DCGの描画処理のために開発されたプロセッサですが、世代を重ねるごとに汎用的な計算にも対応できるように。特に、GPUは数千単位のコアを搭載し、多くの計算を同時に処理できる並列処理に優れているため、大量のデータを扱う計算に適しています。

もう1つの大きな理由は、社会全体で高度な計算処理を必要とする分野が急速に増えたことです。特にAIやディープラーニングの普及は、GPGPUの重要性を一気に高めました。例えば、生成AIや大規模言語モデル（LLM）の学習には膨大な計算量が必要であり、CPUだけでは処理が難しいケースも多くあります。

CPU・GPU・GPGPUは「役割」と「概念の階層」が異なります。CPUはコンピュータ全体を制御する汎用プロセッサ、GPUは大量の並列計算に特化した専用プロセッサであるのに対し、GPGPUは、本来グラフィックス処理用のGPUを汎用計算に活用するという「GPUの使い方」を指す技術概念です。

ここでは、CPUとGPUの違いをまとめました。

CPU（Central Processing Unit）は、コンピュータ全体の処理を管理する中心的なプロセッサです。一般的に「コンピュータの脳」とも呼ばれ、OSの動作やアプリケーションの実行、ファイル操作など、あらゆる処理をコントロールしています。

CPUが得意としているのは、複雑な処理を順番に実行すること（直列処理）です。例えば、

1. データを確認する

2. 条件を判断する

3. 次の処理を実行する

といったように、判断や分岐を伴う計算を高速に処理できます。

CPUの構造には、数個〜数十個程度の高性能なコアが搭載されています。1つ1つのコアの処理能力が高く、複雑な計算や高度な判断を正確に行えるのが特徴です。そのためCPUは、コンピュータ全体の処理を管理する「指揮官」や「司令塔」のような役割を担っています。GPUなどの他のプロセッサに対して、「この計算を実行してほしい」と指示を出すのもCPUの重要な役割です。

CPUの概要やGPUとの違いについては、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてチェックしてみてください。

GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと3Dグラフィックスや映像処理を高速化するために開発されたプロセッサです。ゲームや動画編集、3DCG制作などでは、画面上の膨大なピクセル（画素）の計算を同時に行う必要があります。こうした処理を効率よく行うためにGPUが作られました。

GPUの最大の特徴は、並列処理に非常に強いことです。CPUが「一つずつ順番に処理する」のが得意なのに対し、GPUは同じような計算を大量に同時処理することに特化しています。

GPUの内部には、数千〜数万個の小さなコアが搭載されています。1つ1つのコアの性能はCPUほど高くありませんが、数千個のコアが同時に処理を行うことで、膨大な計算を短時間で処理できます。

例えるなら、

• CPUは少数のエリートが複雑な仕事をこなすチーム
• GPUは数千人の作業員が同時に作業する工場のようなイメージ

です。GPUはこのような「物量による計算能力」を活かして、画像処理や3D描画などの重たい処理を高速化しています。

以下の記事では、GPUの概要について解説していますので、あわせてご確認ください。

NVIDIA公式ウェブサイトから適切なグラフィックスドライバをダウンロードし、インストールします。

GPGPUを計算処理に用いる最大のメリットは、その圧倒的な並列処理性能にあります。ここではGPGPUの代表的なメリットを3つ紹介します。

• 並列処理能力が圧倒的に高い
• 高いコストパフォーマンス
• 消費電力効率の高さ

GPGPUの最大の特徴は、大量の計算を同時に処理できる「並列処理能力」が高いことです。

一般的にCPUは、数個から数十個程度の高性能なコアを使い、複雑な計算を順番に処理することを得意としています。一方、GPUは数千個以上の小さなコアを持っており、同じような計算を一斉に処理することに特化しています。

例えば、AIの学習や画像処理では「同じ計算を大量のデータに対して繰り返す」処理が多く発生します。このような処理はGPUが非常に得意とする分野であり、CPUだけで計算する場合と比べて、処理速度が向上するケースも少なくありません。

そのため、AI開発やビッグデータ分析、科学シミュレーションなど、膨大な計算が必要な分野ではGPGPUが重要な役割を果たしています。

GPGPUは、高い計算性能を比較的低コストで実現できる点もメリットです。

もしCPUだけで大規模な並列計算を実現しようとすると、多数のCPUサーバーを用意する必要があり、ハードウェアの導入費用やシステム構築コストが大きくなってしまいます。

しかしGPGPUでは、市販されている高性能なGPUを活用することで、比較的少ない機器構成でも強力な計算環境を構築できます。 つまり、少ない設備投資で高い計算能力を得られるため、コストパフォーマンスに優れているのです。

このような理由から、研究機関や企業のAI開発環境では、GPUを活用した計算環境が広く導入されています。

GPGPUは、処理性能に対する消費電力の効率が高い点も特徴です。これは「ワットパフォーマンス（電力あたりの性能）」が高いとも言われます。

GPUは多数のコアを使って計算を同時に処理するため、同じ計算量をCPUだけで処理する場合と比べて、より効率的に計算を実行できます。 その結果、処理時間が短縮されるだけでなく、システム全体の電力消費を抑えることにもつながります。

特にデータセンターやAI研究機関などでは、大規模な計算環境を長時間稼働させる必要があるため、電気代がコストになります。GPGPUのように電力効率の高い計算技術を活用することで、運用コストを削減しながら高い計算性能を維持することが可能になります。

GPGPUの強力な並列処理能力は、現代のテクノロジーを支える様々な分野で活用されています。特に、膨大な計算量を必要とするAI開発やディープラーニングの分野では不可欠な存在です。

ここでは、GPGPU活用できる事例を4つ紹介します。

• 生成AIや機械学習への活用
• 科学技術研究・シミュレーション
• 3D画像のレンダリング処理

GPGPUが最も広く活用されている分野の1つが、生成AIや機械学習です。

AIの中でも特にディープラーニングでは、膨大なデータを使ってモデルを学習させる必要があります。この学習では、数百万〜数十億にも及ぶパラメータを何度も計算し直す「行列演算」が繰り返し行われます。

このような計算は、同じ計算を大量のデータに対して繰り返す処理であるため、並列処理が得意なGPGPUと相性が良いのが特徴です。GPGPUを活用することで、従来は数週間かかっていたAIモデルの学習を数日程度まで短縮できる場合もあります。

現在広く利用されているChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIも、GPUを使ったGPGPU技術によって支えられています。そのため、AI開発においてGPGPUは欠かせない計算基盤となっています。

GPGPUは、科学技術の研究分野でも重要な役割を果たしています。

研究分野では、現実世界の複雑な現象をコンピュータ上で再現する「シミュレーション」がよく行われます。例えば、気象予測では大気の動きを計算する大規模なモデルを使用しますし、航空機の設計では空気の流れを解析する流体シミュレーションが必要になります。また、新薬の開発では分子の動きを計算する分子シミュレーションが行われるということ。

これらの計算は膨大な処理を必要とするため、CPUだけでは計算に長い時間がかかってしまいます。そこでGPGPUを活用することで、大量の計算を高速に処理でき、研究開発のスピードを大きく向上させることができます。

GPGPUは、3D画像のレンダリング（画像生成）の分野でも重要な技術です。

レンダリングとは、3Dモデルのデータをもとに、光の当たり方や影、質感などを計算して最終的な画像を作る処理のことです。この処理では膨大な計算が必要になるため、GPUの並列処理能力が活かされます。

特に、光の反射や屈折などを物理法則に基づいて計算するレイトレーシングという技術では、非常に多くの計算が必要になります。GPGPUを活用することで、このような高度な計算を高速に処理できるため、リアルで高品質な映像を短時間で生成できるようになるのです。

その結果、映画のVFX制作、建築物の3D可視化、ゲームのグラフィックスなど、リアルな映像表現が求められる分野でGPGPUは重要な役割を担っています。

以下の記事では、GPUの事例について解説していますので、あわせてご覧ください。

GPGPUを目的としてパソコンを選ぶ際は、一般的な基準とは異なる点に注意が必要です。最も重要なのは、用途の計算要件を満たす性能を持つGPUを選択することです。

ここではGPGPUを選ぶ際の3つのポイントについて解説します。

• GPUの性能を最優先でチェックする
• VRAM（ビデオメモリ）は余裕を持って選ぶ
• 自身の用途でGPGPUが必要であるか

GPGPU用途でパソコンやワークステーションを選ぶ場合、最も重要になるのがGPUの性能です。CPUもコンピュータの重要な部品ですが、GPGPUではGPUが実際の計算処理を担当するため、GPUの性能によって処理速度が大きく変わります。

特にAI開発やデータサイエンスの分野では、GPUを活用した計算環境が一般的になっており、その多くがNVIDIA社の「CUDA」という開発プラットフォームを前提に設計されています。CUDAはGPUを使った計算処理を効率的に実行するためのソフトウェア基盤であり、機械学習フレームワークでも広く採用されています。

そのため、GPGPU用途のPCを選ぶ際には、CUDAに対応しているNVIDIA製GPUを選ぶことが標準とされています。具体的には、一般ユーザー向けの「GeForce RTXシリーズ」や、プロフェッショナル用途の「NVIDIA RTXシリーズ」などが代表的です。

また、GPUを選ぶ際には単に新しいモデルを選べばよいわけではありません。AIの学習やデータ分析、3Dレンダリングなど、自分が実行したい処理の規模や使用するソフトウェアの推奨スペックを確認した上で、目的に合ったGPUを選ぶことが重要です。

GPUを選ぶ際に、性能と同じくらい重要なのがVRAMの容量です。VRAMとは、GPUが計算を行う際に必要なデータを一時的に保存しておくための高速メモリのことです。

VRAMの容量が不足してしまうと、GPUが処理するデータを十分に保持できず、計算処理が極端に遅くなったり、そもそも処理が実行できなくなる場合もあります。

例えば、AIモデルの学習では大規模なニューラルネットワークを扱うため、VRAMが多いほど大きなモデルやデータセットを扱えるように。逆にVRAMが少ない場合、モデルサイズを小さくする必要があったり、処理を分割する必要があったりと、開発効率が低下してしまう可能性があります。

そのため、GPGPU用途でGPUを選ぶ場合は、可能な限りVRAM容量に余裕のあるモデルを選ぶことがおすすめです。

GPGPUは強力な技術ですが、すべての作業に必要というわけではありません。 GPUの並列処理能力が活きるのは、同じ計算を大量のデータに対して繰り返すような処理がある場合です。

例えば、以下のような分野ではGPGPUのメリットを得ることができます。

• AIや機械学習モデルの学習

• ビッグデータの解析

• 科学技術シミュレーション

• 高負荷な3Dレンダリング

• 画像生成や動画生成などのAI処理

一方で、一般的なオフィスワークやWebサイトの閲覧、文章作成、プログラミングのコーディングなど、順番に処理を進める「逐次処理」が中心の作業ではGPGPUの効果はほとんどありません。 このような作業ではCPUの性能の方が重要になる場合も多いです。

そのため、GPGPU環境の導入を検討する際には、自分の作業内容の中で「並列計算によってどれだけ処理速度が向上するのか」を事前に分析することが大切です。GPUは高価なパーツであるため、用途に合っていない場合はコストだけが増えてしまう可能性があります。

GPGPUは、AI技術の進化と密接に関わりながら、今後も自動運転、医療診断、創薬、ロボティクスなど、社会の様々な課題を解決する基盤技術としてその重要性を増していくと考えられます。その応用範囲はさらに広がり、より高度で複雑なシミュレーションやデータ解析を可能にするでしょう。

一方で、GPGPUは万能ではなく、並列化できない逐次的な処理は高速化できないという限界も理解しておく必要があります。ここでは2つの点で解説します。

• すべての処理が高速になるわけではない
• ロックインのリスクが発生する場合もある

GPGPUを導入すると「コンピュータの処理がすべて速くなる」と思われがちですが、実際にはすべての処理が高速化されるわけではありません。

GPGPUが得意とするのは、同じ計算を大量のデータに対して同時に行う「並列処理」です。例えば、AIの学習、画像処理のように、同じ計算を何度も繰り返す処理ではGPUの並列処理能力が効果を発揮します。

しかし、コンピュータの処理にはGPUが得意としない作業も多く存在します。例えば次のような処理です。

• OSの動作やシステム制御

• 複雑な条件分岐を含むプログラム

• 順番に処理する必要がある作業

これらの処理は逐次処理（順番に処理する計算）と呼ばれ、GPUよりもCPUの方が得意としています。そのため、GPGPUを導入しても、Web閲覧や事務作業、一般的なプログラム処理などが速くなるわけではありません。

また、GPUの性能を活かすためには、使用するソフトウェアがGPGPUに対応している必要があります。 AIフレームワークやレンダリングソフトなどはGPU対応していることが多いですが、すべてのアプリケーションがGPUを利用できるわけではありません。

GPGPU環境を導入する際には、特定のGPUメーカーや開発環境に依存してしまう「ロックイン」のリスクがある点にも注意が必要です。ロックイン（ベンダーロックイン）とは、特定のサービス・製品・技術に依存してしまい、他の選択肢へ切り替えにくくなる状態を指します。

現在、AI開発や機械学習の分野では、NVIDIA製GPUとCUDAという開発プラットフォームが広く利用されており、多くのソフトウェアやフレームワークがこの環境を前提に設計されています。その結果、開発環境が特定のGPUや技術に最適化されることで、別のGPUメーカーや異なる計算環境へ移行しにくくなる可能性があります。

例えば、

• GPU価格の高騰や供給不足が起きても他の選択肢に切り替えにくい
• CUDAのバージョンやドライバの組み合わせによって動作が制限される

などもケースもあります。。また、クラウドサービスごとに利用できるGPUが異なるため、マルチクラウド戦略を取りづらくなるケースもあります。さらに、開発者のスキルが特定の技術に偏り、他のGPU環境への対応力が低下する可能性も考えられます。

GPGPUは、GPUの並列処理能力を活かして従来のCPUでは処理しきれなかった膨大な計算を高速に実行できる技術であり、さまざまな用途で不可欠な基盤となっています。特に、生成AIや機械学習の発展により、その重要性は今後さらに高まっていくと考えられます。

一方で、すべての処理が高速化されるわけではなく、用途によってはCPUの方が適しているケースもあるため、自社の業務や目的に応じて適切に使い分ける視点が重要です。また、GPU環境は特定の技術に依存しやすい側面もあるため、拡張性や運用コストも踏まえた上で導入を検討することが求められます。

GPGPUは「万能な高速化手段」ではなく、「適切な用途で最大効果を発揮する戦略的な計算基盤」として捉えましょう。