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GPGPUとは?特徴や利用用途について解説

近年、GPGPU( またはGPUコンピューティング) という考えが注目されています。これまでパソコンやワークステーションにおいて画像や動画の描画を担ってきたGPUですが、GPUが持つ並列処理能力を生かした画像処理以外の領域で活用が進められています。

本記事では、GPGPUの概要や特徴、利用事例について説明します

GPGPUとは

GPGPUとは、General-Purpose computing on Graphics Processing Unitsの略であり、日本語に直訳すると「GPUによる汎用計算」を意味します。

GPGPUは画像処理を高速に実行するGPU(Graphics Processing Unit) の機能を、画像や映像に関する処理以外の計算用途に流用する仕組みです。近年のGPUは、3Dの画像処理だけでなくCPUで行うような処理もできるようになっています。そのため、「GPUを3DCG専用のプロセッサとして使うのはもったいない」「GPUでCG以外の汎用的な処理を行ってみてはどうか」といった考え方が生まれました。

アメリカの大手半導体メーカーNVIDIA(エヌビディア) では、同様の仕組みを「GPUコンピューティング」と表しています。

GPUとは

GPGPUについて詳しく解説する前に、ベースの技術であるGPUについて簡単に説明します。 まず、GPGPU と GPU の違いは、GPGPU が「GPU を画像処理以外の用途で利用する考え方」であるのに対し、GPU は「画像処理をするためのプロセッサ」であることです。

GPUは Graphics Processing Unitの略で、「画像処理装置」という意味を持っており、3Dの画像や映像を画面上に描画するための装置です。3Dの画像や映像をスムーズに描画させるには、大量のデータを速く処理する必要があります。GPUは画像や動画などの大量データを処理するため、複数の処理を同時に行う能力「並列処理能力」が高くなっています。 ちなみに、GPU に似た名称のハードウェアにCPU があります。GPU と CPU の違いは、CPU が「コンピュータの全般の処理(演算や制御など)を行うプロセッサ」であるのに対し、GPU は「画像処理に特化したプロセッサ」だということです。

GPUに関してより詳しく知りたい方は、「GPUとは?CPUとの違いや役割・種類についてもわかりやすく解説!」の記事をご参照ください。

GPGPUの2つの特徴

GPGPUでは、GPUの高い「並列処理能力」を画像や映像処理以外の領域で利用することによって、高価な並列計算機に匹敵する高速処理が可能になると言われています。本項ではGPGPUの主な特徴を2つご紹介します。

並列処理が得意

GPGPUでは、GPUの得意分野であるグラフィックス処理で用いられる「並列処理」を採用しているため、高い並列性を備えていると言えるでしょう。3D画像、映像編集などといった高い負荷が求められる処理、データを一度にまとめて演算する「ベクトル演算」が必要な場面などで、GPGPUの特性を生かすことが可能です。

また、比較的単純な数値計算を、並列で繰り返し処理することも得意です。

グラフィックスに関してより詳しく知りたい方は、「グラフィックスとは?グラフィックスの重要性についても解説!」の記事をご参照ください。

スーパーコンピュータよりも低価格で導入可能

GPGPUの登場により、スーパーコンピュータでなければ実施できなかった複雑な計算を安価で行えるようになりました。

これまで、研究分野など大量かつ複雑な計算処理を行う場合には、スーパーコンピュータを利用することが一般的でした。ところがスーパーコンピュータは非常に高価であり、1ラックあたり約5,000万円相当かかるとも言われています。スーパーコンピュータを構築・運用するには多額の資金が必要になるため、個人での利用は現実的ではありません。

GPGPUの概念で汎用的なGPUを使って計算処理を行うことにより、スーパーコンピュータを導入するよりも低コストで導入可能です。具体的な価格帯は性能により大きく異なりGPU単体の価格は、約2万円から提供されていますが、高性能なものは約20万円といった価格のものもあります。GPGPUに活用するものは、より高性能なGPUが必要ですので数十万円のものを選択する傾向が高いです。

そのため、複雑な計算を行いたいが予算は限られているといった場合に、GPGPUを搭載したコンピュータの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

GPGPUの利用用途・相性の良い分野

GPGPUが持つ高速な並列処理能力という特徴は、さまざまな分野で積極的に運用が進められています。ここではGPGPUと相性の良い分野をいくつかご紹介します。

動画編集

一つ目の分野は動画編集です。GPU自体が画像や映像を処理するための部品であるため、GPGPUは動画編集との親和性が高いと言えます。GPUの並行処理で画像や動画の大量のデータを処理するため、GPGPUを採用したコンピュータであれば難なく動画編集ができるでしょう。

具体的には、GPU本来の機能である3D映像のグラフィック出力だけでなく、動画にテロップ、エフェクト、音声などを統合して一つの映像データに変換する「レンダリング」や、映像をmp4などの動画形式に編集するパソコンへの負荷が非常に高い「エンコード」などといった、グラフィック出力以外の領域で力が発揮されます。

ゲーム

ゲームの一部領域でもGPGPUの特性を生かせます。特に3D画像のレンダリング処理は、GPGPUの得意分野です。

また、GPGPUは物理エンジンとの親和性が高い点がメリットです。物理エンジンは、ゲーム内で発生する衝突、摩擦、重力などといった表現を現実の世界に近づけるための機能です。そのため、GPGPUを用いることで、よりリアルな映像を体感することができます。

科学技術研究

科学技術研究分野では、スーパーコンピュータの性能を更に向上させることが一つの目標となっていますが、CPUでは処理の高速化に限界がありました。そのため近年では、GPGPUの並行処理能力の高さを生かした科学技術研究の分野での活用が進められています。 ある研究機関では、GPGPUの計算の算出スピードがCPUを利用したコンピュータと比較して最大14.5倍向上したという報告例もあります。 ※参照元:JFE-TEC News

仮想通貨のマイニング

仮想通貨のマイニングでもGPGPUの活用が進められています。マイニングは膨大なハッシュ値を計算することで、取引に不正がないことを認証して記録する作業です。計算方法自体は比較的単純であるため、GPGPUとの親和性が高いといえます。本格的にマイニングを行う場合、計算能力が高いハイエンドGPUを複数枚搭載したパソコンが使用されることもあります。

人工知能(AI)

人工知能( AI) の研究開発における「計算」の分野でGPGPUが活用されています。かつてはディープラーニング( 深層学習) や機械学習の研究を行うために膨大な計算が可能なコンピュータが必要でしたが、近年GPUの汎用性が高くなったため、人工知能の分野でも活用されるようになりました。

機械学習に関してより詳しく知りたい方は、「機械学習とは?3種類の機械学習手法について解説!」の記事をご参照ください。

まとめ

GPGPUには、高速な並列処理の実現やコスト面でのメリットがあります。これらの観点から、GPUはさまざまな分野で活用され続けているのです。これまでのGPUの主戦場であった動画編集やゲームだけでなく、科学技術分野や人工知能などといったこれまでスーパーコンピュータなどで行ってきた領域も、GPUが担うようになっています。

ドスパラプラスでは高速処理を行うワークステーションを多数取り扱っていますので、高性能なコンピュータをお探しの方はドスパラプラスにぜひお問い合わせください。

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