GPU（Graphics Processing Unit）は、主にグラフィックスやビジュアルコンテンツのレンダリングを行うために設計された電子回路です。
GPUは、並列処理に優れたアーキテクチャを持ち、多数のコアを利用して複雑な計算を高速に実行することができます。このため、コンピュータグラフィックスだけでなく、機械学習、深層学習、科学計算、暗号通貨の採掘など、データ量が多く計算負荷の高いアプリケーションで広く使用されています。
例えば、機械学習の分野では、ニューラルネットワークのトレーニングに大量のデータを迅速に処理する必要があります。GPUはその並列処理能力を活かして、数時間または数日かかるトレーニングプロセスを大幅に短縮することができます。特にNVIDIAのGPUは、CUDAというプラットフォームを使用して、その計算能力を最大限に引き出すことができます。
また、GPUに搭載されたVRAMは、グラフィックスデータや計算結果を保存する高速メモリで、リアルタイム描画や高解像度処理を支えます。ゲームや3D作業だけでなく、AI分野では大規模なデータやモデルの処理、学習に活用されます。VRAM容量は、描画品質やAIモデルの効率的な計算に直結し、高速処理やスムーズな動作を可能にするため、グラフィックスやAI技術の進化を支える重要な役割を果たします。
簡潔にまとめると、GPUは高い並列処理能力を活用して、大規模なデータを高速に処理するための強力なツールです。これにより、さまざまな高度な計算が迅速かつ効率的に行えるようになります。
主なGPUメーカーは以下の通りです。
| メーカー | 主要製品名 | 特徴 |
|---|---|---|
| NVIDIA | GeForce, Quadro, Tesla | 高性能なゲーミングおよびプロフェッショナル向けのGPU。RTXシリーズはリアルタイムレイトレーシング技術を搭載。 |
| AMD | Radeon RX, Radeon Pro | コストパフォーマンスに優れ、ゲーミングからプロフェッショナル用途まで幅広く対応。RDNAアーキテクチャを採用。 |
| Intel | Intel Arc | 主にCPUメーカーだが、近年GPU市場に参入。高性能かつコストパフォーマンスの高い製品を提供。 |
| Qualcomm | Adreno | 主にモバイルデバイス向けのGPU。Snapdragonプロセッサに統合され、効率的なグラフィックス処理を実現。 |
