GPU

高速化を要する処理に特化したチップ

GPU(Graphics Processing Unit)は、計算処理を行うプロセッサの一種です。Googleの公式ブログの解説では、グラフィック描画からAIの処理まで、高速化を要する計算処理に特化したチップと説明されています。同じ解説は、GPUがこうした処理の主力になっていると述べています。

ASICの一種という位置づけ

同解説はGPUを、ASIC(application-specific integrated circuit、特定用途向け集積回路)の一種と位置づけています。ASICは、一つの特定の目的のために設計されたチップを指します。身近なところでは、高性能なゲーミング機器や一部のデスクトップ機器にGPUが搭載されています。

CPU・TPUとの並び

CPUは汎用のチップ、GPUは高速化を要する処理に特化したチップ、TPUはGoogleがAIの処理専用に設計した独自のASICです。登場した順は、CPUが1950年代後半、GPUが1990年代後半です。TPUはそれより後で、Googleが構想を始めたのは約10年前とされています。

機械学習でGPUが向くモデル

Google Cloudの文書は、Cloud TPUとの使い分けを説明する中で、GPUが向くモデルとして次の3つを挙げています。

• カスタムのPyTorch/JAX演算を多く含み、それらを少なくとも部分的にCPU上で実行する必要があるモデル
• Cloud TPUでは使えないTensorFlow演算を含むモデル
• 実効バッチサイズがより大きい、中規模から大規模のモデル

シラバスでの扱い

GPUは、G検定シラバス2024の中項目11 ニューラルネットワークとディープラーニングのキーワードに含まれています。