GPUとは？

詳細解説

GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと3Dグラフィックスのレンダリング（画像描画）を高速化するために開発された演算装置です。CPUが少数の高性能コアで複雑な処理を順番に実行するのに対し、GPUは数千〜数万の小さなコアを搭載し、単純な計算を大量並列で処理する設計になっています。この並列処理能力が機械学習・ディープラーニング分野で活用され、現在のAIブームの基盤技術となっています。代表製品はNVIDIAのGeForce（ゲーム向け）・Tesla/H100（AI学習向け）、AMDのRadeonシリーズなど。クラウド上ではGPUインスタンスをAI学習に利用するサービス（AWS EC2 p4d、Google Cloud A100）が一般的です。ITパスポート試験では「CPUとGPUの役割の違い」「AI・機械学習とGPUの関係」「GPGPU（汎用GPU演算）の概念」が出題されます。TPU（Tensor Processing Unit）はGoogleが開発したAI特化チップで、GPUの発展形として位置づけられます。

ITパスポートでの出題ポイント

• 1CPUは少数高性能コア、GPUは大量並列コアの設計
• 2機械学習の大規模計算にGPUが適している
• 3GPGPU：グラフィック以外の汎用演算にGPUを活用する概念
• 4TPUはGoogleが開発したAI専用チップ

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