独自のコンピューターを構築した ことがある場合、またはそれについて読んだだけでも場合は、CPU と GPU が 2 つのまったく異なるものであることを理解しているでしょう。しかし、その違いは正確には何でしょうか?また、これは実際にどのように機能するのでしょうか?
CPUとGPUとは何ですか?
簡単に言うと、CPU ( Central Processing Unit の略称ですが、「プロセッサ」とも呼ばれます) がコンピュータを実行しているということです。これはデバイスの中心ハブであり、デバイスを動作させるすべてのプロセスを管理します。 CPU がなければ、コンピュータはなく、最先端の文鎮があるだけです。
GPU (「グラフィックス カード」とも呼ばれる グラフィック処理装置 ) は、画面に表示されるグラフィックスを実行します。 GPU はコンピューターの動作にも不可欠であり、GPU がなければ画面に何も表示されません。とはいえ、必ずしも個別の GPU である必要はありません。多くの CPU、特にラップトップには GPU が組み込まれています。
ただし、これらの統合グラフィックス カードには、それほど力強さはありません。ゲーム用のハイエンド グラフィックスや 3D モデラーなどの高度なグラフィック ソフトウェアを実行したい場合は、個別の GPU が必要になります。彼らはもっと大きな力を持っています。
どこで見つけられるか
CPU は非常に中心的なものであるため、いたるところに存在しており、CPU を備えていないデジタル デバイスは 1 つもありません。スマートフォンやスマート デバイスは通常、計算能力をそれほど発揮しない非常に小型のものを搭載していますが、 スーパーコンピューター には、携帯電話から数分以内に煙が出るほどの計算を実行できる大規模な CPU ネットワークが搭載されています。
ディスクリート GPU はより専門的です。これらは通常、ゲーマー向けに販売されているラップトップや PC にのみ搭載されています。実際、最近のほとんどの最高級ゲームは本格的なグラフィック コンピューティング能力を必要とするため、これらは最大の市場となっています。ビジュアル アーティストも、画像を迅速かつ詳細にレンダリングする必要があるため、GPU のもう 1 つの大きな購入者です。これは、CPU に統合された GPU では同様に実行できないことです。
ただし、GPU を使用するのはゲーマーやアーティストだけではありません。これらは 機械学習 や 暗号通貨マイニング でもよく使用されますが、その理由については後ほど説明します。
CPU と GPU の仕組み
CPU と GPU はその構築方法により、異なる動作を行います。 CPU は、各コア上でプロセスをシリアルに、つまり次々に実行します。ほとんどのプロセッサには 4 ～ 8 個のコアがありますが、ハイエンド CPU には最大 64 個のコアが搭載されています。
コンピューターの実行中、各コアは、入力中のキーストロークの登録など、多かれ少なかれ単独でプロセスを実行します。その実行中、他のコアは 、Windows タスク マネージャー で実行中である他のすべてのプロセスを処理します (または、実行を待機しています)。タスクを逐次的に管理し、処理能力の大部分を各タスクに割り当てるため、超高速で実行し、実行中の異なるプロセスを切り替えます。
GPU はコンピューティングに対するアプローチが異なります。タスクが与えられると、GPU はそれを何千もの小さなタスクに細分化し、それらをすべて一度に、つまり逐次ではなく同時に処理します。これにより、GPU は、3D グラフィックスのような、多くの小さな部品で構成される大規模なプロセスの処理により適したものになります。
たとえば、ゲームでは基本的にはポリゴンのフィールドが表示されます。各ポリゴンは GPU によって同時に個別に塗りつぶされます。ポリゴンが何千も存在する可能性があることを考えると、GPU がこれをいかに流動的に実行できるかは、実際には非常に印象的です。ゲーム中に GPU が故障すると、画面上に大きなテクスチャ ブロックが表示されるので、それを自分の目で確認することもできます。
CPU と GPU を使用する場合
CPU と GPU は動作方法が非常に異なるため、アプリケーションも大きく異なります。コンピューターを動作させるのはシリアル処理です。同時プロセスを使用して PC を実行しようとしても、エッセイの入力やブラウザの実行を細分化するのが難しいため、あまりうまく機能しません。 CPU はほんの一握りのタスクに多くのパワーを割り当てることができますが、その結果、それらのタスクはより高速に実行されます。
一方、GPU は CPU よりもはるかに効率が良いため、画面上に数千のポリゴンを配置するなど、繰り返しの多い大規模で複雑なタスクに適しています。 CPU でそれを実行しようとすると、たとえ動作したとしても、ストールしてしまうだけです。
GPU はグラフィックスだけを意味するものではありません
CPU がコンピューターを実行し、GPU がグラフィックスを実行するという考えは、数年前まで定着していました。それまでは、ゲームや視覚処理 (3D グラフィックスや画像とビデオの編集) 以外の目的でグラフィックス カードを使用することはほとんどありませんでした。
しかし、コンピューターの使用方法における 2 つの重要な変化のおかげで、この状況はここ数年で大きく変わりました。 1 つ目は機械学習 (ディープ ラーニングとも呼ばれます) で、データの管理方法により集中的な同時処理が必要になります。
この記事 で詳しく説明していますが、深層学習アルゴリズムによって処理されるあらゆる情報は、重みと呼ばれるいくつかのフィルターを通過します。多数のフィルターと多数のデータ ポイントがあることを考慮すると、これを CPU で実行するには永遠に時間がかかります。このタスクには GPU の方が適しています。
GPU と暗号マイニング
GPU は、同様の理由で、 のマイニングでも人気があります。新しいコインを取得するには、通常、 ブロックチェーン の次のセクションのロックを解除する複雑な暗号方程式を解く必要があります。ここでのキーワードはブルートフォースです。これらの方程式のいずれかに多くの処理能力を投入すればするほど、それを迅速に解決できる可能性が高くなります。
GPU は CPU に比べて 2 倍の利点があります。これは、GPU がより効率的であるため、より多くの処理能力を発揮できるだけでなく、算術論理演算装置 (ALU) と呼ばれる特殊な数学プロセッサも装備されているためです。 ALU は、グラフィックスのレンダリングをより迅速に行うのに役立ちますが、複雑な数学的問題を解決したい人にとっては天の恵みでもあります。
実際、仮想通貨マイナーの間で GPU が非常に人気になったため、グラフィック カードが 世界的に不足し ましたが、この記事を書いている 2021 年 12 月の時点では、その不足はかろうじて緩和されつつあります。ゲーマー。
