GPU の概要と AI におけるその役割

GPU は Graphics Processing Unit（画像処理装置）の略称で、画像や動画の作成を高速化するために設計された専用の電子回路を指します。しかし、膨大な計算を迅速に実行する優れた能力により、AI や科学技術コンピューティングなど、データ集約型で計算能力を必要とするタスクの処理に優れたさまざまな分野で採用されています。

GPU は、高純度のシリコンを薄く円形にスライスしたシリコン ウエハーの上に構築されています。このウエハーは、数十億個の微小なトランジスタがエッチングされる基盤の役割を果たします。これらのトランジスタは、電流の流れを制御するミニチュア ゲートとして機能し、GPU のロジック回路の構成要素を形成します。相互接続と呼ばれる微小な金属ワイヤの複雑なネットワークがこれらのトランジスタを接続し、通信と計算を可能にしています。最後に、組み立てたもの全体をプラスチック、セラミック、金属などの素材で作られた保護パッケージに収め、繊細な回路を保護し、動作中に発生する熱を放散します。

GPU は、特殊なアーキテクチャを備え、汎用 CPU と独自のハイブリッドを形成しています。

CPU（Central Processing Units: 中央処理装置）は順次処理、つまり 1 つの指示を一度に処理することに優れていますが、GPU は複数のタスクを同時に処理するように設計されています。また、CPU は多くの場合低コストで、推論などの一部の AI ワークロードに適しています。一方、GPU は、非常に複雑なモデルのトレーニングや実行に最適です。

GPU は、より幅広いアルゴリズムとタスクに対応できます。これにより、さまざまな AI アプローチやユースケース（ディープ ラーニングなど）を試す必要がある研究者やデベロッパーにとって、GPU の汎用性が高まります。

GPU と CPU はどちらも、AI ハイパーコンピュータ アーキテクチャの一部として利用できるオプションです。

GPU は、多数のオペレーションを同時に実行することで機能します。そのために、タスクのさまざまな部分を同時に処理できる多数の処理コアが搭載されています。この並列処理アーキテクチャにより、GPU は CPU では完了に非常に長い時間がかかるようなタスクを処理できます。

数千の小さな独立したステップに分割できるタスクがあるとします。GPU はこれらのステップを多数のコアに分散できるため、同時計算が可能になります。このマルチプロセッシング機能によって、画像や動画の処理、科学シミュレーション、そして特に大規模なデータセットと複雑なアルゴリズムが標準的な ML などの分野で、GPU は CPU によりも明らかに優れた性能を発揮できるようになっています。

GPU は、画像認識から自然言語処理まであらゆるものに活用される複雑な AI モデルのトレーニングとデプロイを可能にし、現代の AI の中心的な役割を担っています。膨大な数の計算を同時に実行できるため、AI の中核となる演算負荷の高いタスクに適しています。GPU は AI モデルのトレーニングを加速させ、研究者や開発者がモデルのより迅速な反復処理を行えるようにし、AI 機能のブレークスルーの実現をもたらします。

GPU は、モデルのパラメータを調整するために必要な複雑な数学的演算を実行することで、AI モデルをトレーニングするために使用されます。トレーニング プロセスでは、モデルに大量のデータを与え、モデルの予測と実際のデータとの誤差を最小限に抑えるためにモデルのパラメータを調整します。GPU は、複数の計算を同時に実行することで、このプロセスを高速化できます。

AI モデルをトレーニングしたら、（多くの場合リアルタイムで）実行して新しいデータの予測を行う必要があります。この推論フェーズでも、GPU は重要な役割を果たします。予測に必要な複雑な計算を迅速に実行できるため、AI を活用したアプリケーションはユーザーのリクエストに迅速かつ効率的に応答できるようになります。一瞬で意思決定を行う自動運転車や、即座に応答する chatbot など、AI モデルのリアルタイム機能を活用するには GPU が不可欠です。

GPU は、トレーニングと推論のプロセスを高速化できるため、AI にとって重要です。これにより、CPU を使用するよりも迅速かつ効率的に AI モデルを 開発、デプロイできます。AI モデルが複雑になるにつれて、GPU の必要性はますます高まっています。

AI に最適な GPU は、目の前にある特定のタスクによって異なります。たとえば、大規模な AI モデルの推論にはメモリ容量の多い GPU が適しており、低レイテンシの推論サービングにはクロック速度の高い GPU が適しています。