こんにちは、インフラエンジニアのryuです。
今回は、なぜAIではGPUを使うのか。AIでGPUを使う理由は、簡単で大量の計算を素早くできるからです。CPUとGPUの仕組みを理解すれば、AIでGPUがよく使われる理由が分かります。 CPUとGPUの違いを解説していきます。
なぜAIではGPUを使うのか?
なぜAIではGPUを使うのか?
その理由は、GPUは単純な計算を素早く行うことができるからです。さらにPCには、GPUが大量に搭載されているため、並行して計算できるからです。
詳しく解説していきます。
GPUとは?
そもそもGPUとは何でしょうか。GPUとは、Graphics Processing Unitの略で、画像処理を行うものです。動画や画像のデータを処理するために使われます。
PCゲームでGPUをよく使います。シューティングゲームなどの動きの激しいゲームでは、高性能なGPUを使用しないと、動きが悪く見えるからです。
最近、ディープラーニングが流行し、GPUが使われるようになりました。では、AIでGPUが使われるようになったのか、その理由はAIの計算方法に理由があります。
AIは大量の計算を行う
AIは大量の計算を行います。人口知能は大量のデータを計算し、予測を確立的に出しているだけです。
例えば、AIの画像処理では、大量の画像データをデータ化し、計算を行います。数百から数万の行列データの掛け算や足し算を行うためには、並列して高速に計算をする必要があります。また、掛け算足し算のような、単純な計算のため複雑な処理は必要ないのです。
AIの詳しい計算方法はここでは割愛させていただきます。私もAIを勉強中なので、そのうち投稿していきたいと思います。
CPUとGPUの違いを解説
先ほどの説明で GPUとは、Graphics Processing Unitの略で、画像処理を行うものと説明しました。では、CPUとは何でしょうか。
CPUとは?
CPUとは Central Processing Unitの略で、PCの演算や制御を行う脳みそのような部分です。
CPUは、64bitや32bitと、一度に扱える情報量が多くあります。ソフトをインストールするとき64bitや32bitを選択すると思います。これは、CPUが64bitの場合、一度の処理で64bit扱えるということです。32bitだと64bitの倍の時間がかかってしまいます。扱える情報量が多い分、複雑な処理ができます。
また、CPUはコア数が少ないです。普通のノートPCでは4~16個程度でしょう。コア数が多ければ、同時に多くの処理ができるようになります。
CPUとGPUの比較
最後に、CPUとGPUの比較を以下の表にまとめます。
CPU | GPU | |
用途 | 演算や処理 | 画像処理 |
特徴 | 複雑な計算 | 単純な計算 |
コア数 | 数個 | 数千個 |
さいごに
今回は、なぜAIではGPUを使うのか、CPUとGPUの違いを解説しました。CPUとGPUの違いは、最近までよくわかっていませんでしたが、AIの勉強をしたときに理解できました。ITパスポートでも出題されるので、覚えておきましょう。