GPU (Graphics Processing Unit)
解説
GPU（画像処理装置）は、もともと3Dゲームなどの映像を描画するために開発されたパーツです。しかし現在では、その圧倒的な計算能力を買われ、AI（ディープラーニング）の計算リソースとして主役の座に君臨しています。
「数千人の作業員」による人海戦術
CPUが「少数の天才（複雑な処理が得意）」であるのに対し、GPUは「数千人の一般作業員（単純作業が得意）」に例えられます。
- CPU（天才）： 難しい数式を1問解くのは速いが、1万問の足し算を渡されると時間がかかる。
- GPU（作業員）： 難しいことはできないが、「単純な計算を1万個、せーので同時にやって！」という命令には、数千人が一斉に動いて一瞬で終わらせる。
ディープラーニングの学習計算は、まさにこの「単純な行列演算の塊」であるため、CPUよりもGPUの方が圧倒的に相性が良いのです。
G検定対策
出題ポイント
- 構造：数千個の小さなコアを持ち、「並列処理」に特化している。
- 適性：「単純な行列演算」を大量に行うディープラーニングの学習・推論に最適。
- GPGPU：画像処理だけでなく、一般的な計算（AIなど）にGPUを使う技術のこと。
よくあるひっかけ問題
- × GPUはCPUよりも、1つ1つのコアの性能が高い
（解説）逆です。個々のコアの性能（クロック周波数など）はCPUの方が高いです。GPUは「質より量（数）」で勝負するパーツです。 - × GPUはOSの起動や複雑な条件分岐処理が得意である
（解説）苦手です。そういった「司令塔」としての役割はCPUの独壇場です。
