GPU とは何ですか?
グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) は、数学的計算を高速に実行できる電子回路です。グラフィックスレンダリング、機械学習 (ML)、動画編集などのコンピューティングタスクでは、大規模なデータセットに対して複数の同様の数学的演算を適用する必要があります。GPU の設計により、複数のデータ値に対して同じオペレーションを並行して実行できます。これにより、コンピューティングを多用する多くのタスクの処理効率が向上します。
GPU が重要なのはなぜですか?
GPU は汎用の並列処理を実行するのに優れていますが、歴史的には必ずしもそうではありませんでした。その名の通り、GPU は当初、画像表示の制御という特定のタスクのために設計されました。
GPU の起源
GPU が登場する前は、1940 年代と 1950 年代にリリースされたドットマトリックススクリーンがありました。その後、ベクターディスプレイとラスターディスプレイ、そのまた後に最初のビデオゲームコンソールと PC がリリースされました。当時、グラフィックスコントローラーと呼ばれる非プログラム式のデバイスが、画面への表示を調整していました。グラフィックスコントローラーは従来、CPU に処理を依存していましたが、一部にはオンチッププロセッサが搭載されていました。
同じ頃、シングルプロセッサで画面上に単一のピクセルを生成する 3D イメージングプロジェクトがありました。短時間で多くのピクセルを組み合わせた画像を作成することを目標としていました。このプロジェクトが、私たちが知っている GPU の起源となりました。
最初の GPU が登場したのは 1990 年代後半になってからでした。これらは、ゲームおよびコンピューター支援設計 (CAD) 市場を対象としていました。GPU は、これまでソフトウェアベースだったレンダリングエンジン、トランスフォーメーションおよびライトニングエンジンをグラフィックスコントローラーに統合し、すべてをプログラム式のチップに組み込みました。
GPU テクノロジーの進化
Nvidia は、1999 年にシングルチップの GeForce 256 GPU を最初に販売しました。2000 年代と 2010 年代は、GPU がレイトレーシング、メッシュシェーディング、ハードウェアテッセレーションなどの機能を獲得した成長時代を迎えました。これにより、画像生成とグラフィックスの性能がますます高度になりました。
Nvidia が CUDA をリリースしたのは 2007 年になってからでした。CUDA は、GPU 上で並列処理の利用を可能にするソフトウェアレイヤーです。この頃、GPU は極めて特殊なタスクを実行するのに非常に効果的であることが明らかになりました。具体的には、特定の結果を得るために大量の処理能力を必要とするタスクを得意としていました。
Nvidia が CUDA をリリースしたことで、GPU プログラミングがより多くの人々に開放されました。デベロッパーはあらゆる種類のコンピューティング集約型の実用的なアプリケーション向けに GPU テクノロジーをプログラミングできるようになりました。GPU コンピューティングははるかに主流になり始めました。
GPU は、ブロックチェーンやその他の新しいアプリケーションに需要の高いチップです。人工知能と機械学習 (AI/ML) にますます利用されるようになっています。
GPU の実用的な用途は何ですか?
GPU は、大規模な金融、防衛アプリケーション、研究活動など、計算量の多いさまざまなアプリケーションで使用できます。現在最も一般的な GPU の使用例をいくつかご紹介します。
ゲーム
大企業や政府の可視化アプリケーションを超えた GPU の最初の用途は、個人的なゲームでの利用でした。GPU は 1980 年代のゲームコンソールで使用されていましたが、PC やゲームコンソールで現在も使用されています。複雑なグラフィックレンダリングには GPU が不可欠です。
プロフェッショナルな可視化
GPU は、CAD 図面、ビデオ編集、製品のウォークスルーとインタラクティビティ、医療画像、地震画像などのプロフェッショナルアプリケーションで使用されます。また、他の複雑な画像、ビデオの編集、可視化アプリケーションにも適用されます。ブラウザベースのアプリケーションでは、WebGL などのライブラリを通じて GPU を利用することもできます。
機械学習
機械学習 (ML) モデルをトレーニングするには、大量のコンピューティング能力が必要です。現在は GPU 上で実行できるようになったため、結果を高速化することができます。自分で購入したハードウェアでモデルをトレーニングするには長い時間がかかる場合がありますが、クラウド GPU を使用するとすぐに結果を得ることができます。
ブロックチェーン
暗号通貨はブロックチェーン上に構築されています。ブロックチェーンの一種である、プルーフオブワークは、一般的に GPU に大きく依存しています。類似はしていますが異なるチップである、特定用途向け集積回路 (ASIC) は、現在、ブロックチェーンの GPU 処理に代わる一般的なものとなっています。
プルーフオブステークのブロックチェーンアルゴリズムプルーフは、大量のコンピューティング能力を必要としませんが、プルーフオブワークは依然として広く普及しています。
シミュレーション
分子動力学、天気予報、天体物理学で使用されるような高度なシミュレーションアプリケーションは、すべて GPU を介して実現できます。GPU は、流体力学を含む自動車や大型車両の設計における多くのアプリケーションを支えています。
GPU はどのように機能しますか?
最新の GPU には通常、多数のマルチプロセッサが搭載されています。それぞれに共有メモリブロックに加えて、多数のプロセッサと対応するレジスタがあります。GPU 自体にはコンスタントメモリに加えて、GPU が搭載されているボード上のデバイスメモリが搭載されています。
各 GPU は、その目的、製造元、チップの仕様、および GPU の調整に使用されるソフトウェアによって、動作が若干異なります。例えば、Nvidia の CUDA 並列処理ソフトウェアを使用すると、デベロッパーはほとんどすべての汎用並列処理アプリケーションを念頭に置いて GPU を特別にプログラミングできます。
GPU は、ディスクリート GPU と呼ばれるスタンドアロンチップにすることも、統合 GPU (iGPU) と呼ばれる他のコンピューティングハードウェアと統合することもできます。
ディスクリート GPU
ディスクリート GPU は、目の前のタスクに完全に特化したチップとして存在します。そのタスクは従来はグラフィックスでしたが、現在ではディスクリート GPU を ML や複雑なシミュレーションなどのタスクの専用処理として使用できます。
グラフィックスに使用する場合、GPU は通常、マザーボードにスロットインされるグラフィックスカードに搭載されます。他のタスクでは、GPU はマザーボード自体の別のカードまたはスロットに直接配置されている場合があります。
統合 GPU
2010 年代初頭、ディスクリート GPU からの移行が見られ始めました。メーカーは、iGPU と呼ばれる、CPU と GPU を組み合わせたチップへの導入を採用しました。これらの PC 用 iGPU の最初のものは、Intel の Celeron、Pentium、Core ラインでした。これらはノート PC や PC で現在でも人気があります。
iGPU のもう 1 つのタイプは、CPU、GPU、メモリ、ネットワークなどのコンポーネントを含むシステムオンチップ (SoC) です。これらは、スマートフォンに通常搭載されているチップの種類です。
バーチャル
他の種類のコンピューティングハードウェアインフラストラクチャと同様に、GPU も仮想化できます。仮想化された GPU は、クラウドサーバーインスタンス上の他の仮想 GPU とスペースを共有する GPU をソフトウェアベースで表現したものです。これらを使用すると、基盤となるハードウェアのメンテナンスを気にすることなく、ワークロードを実行できます。
GPU と CPU の違いは何ですか?
主な CPU と GPU の違いは、コンピュータシステムにおける目的です。システムによって役割が異なります。例えば、携帯ゲームデバイス、PC、および複数のサーバーキャビネットを備えたスーパーコンピューターでは、それぞれ異なる目的を果たします。
一般的に、CPU は完全なシステム制御に加えて、管理タスクと汎用タスクを処理します。逆に、GPU はビデオ編集や機械学習などのコンピューティング集約型のタスクを処理します。
具体的には、CPU は次のようなタスクを実行するように最適化されています。
- システムマネジメント
- 異なるアプリケーション間のマルチタスク
- 入力操作と出力操作
- ネットワーク機能
- 周辺機器の制御
- メモリとストレージシステムのマルチタスク
GPU とグラフィックスカードの違いは何ですか?
グラフィックスプロセッシングユニットとグラフィックスカードという名称は、よく同じ意味で使用されますが、同じものではありません。
グラフィックスカードは、コンピューターのマザーボード上の特定の場所にスロットインするアドインボード (AIB) です。グラフィックスカードはコンピューター自体に組み込まれているわけではなく、交換可能なカードです。グラフィックスカードには GPU が搭載されています。
GPU はグラフィックスカードの主要コンポーネントです。ビデオメモリ用のビデオ RAM (VRAM)、ポート (HDMI や DisplayPort など)、冷却コンポーネントなどの他のコンポーネントと並んで存在します。ただし、GPU はマザーボードに直接組み込むことも、他のコンポーネントと一緒にオールインワンチップとして統合することもできます。
AWS は GPU の要件にどのように役立ちますか?
Amazon Web Services (AWS) は、最も広範で奥深いコンピューティングプラットフォームである Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) を提供しています。
Amazon EC2 には 500 を超えるインスタンスがあり、最新のプロセッサ、ストレージ、ネットワーク、オペレーティングシステム、購入モデルを選択できます。ワークロードのニーズに簡単に対応できます。
Amazon EC2 では、クラウド上で GPU を簡単にレンタルして実行することができます。ビデオ編集、レンダリンググラフィックス、人工知能 (AI)、その他の並列処理機能の処理能力として GPU を活用してください。
Amazon EC2 インスタンスは、ほぼすべてのタイプのワークロードに対応できます。
- P2 インスタンスは汎用 GPU コンピューティングアプリケーション用に設計されています。
- Amazon EC2 P5 インスタンスには 8 つのビルトイン GPU があります。これらは最新世代の GPU ベースのインスタンスです。深層学習アプリケーションやハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) 向けに Amazon EC2 で最高のパフォーマンスを発揮します。
- Amazon EC2 G5 インスタンスは AWS Graviton2 プロセッサを搭載し、NVIDIA T4G Tensor Core GPU を備えています。Android ゲームストリーミングなどのグラフィックスすワークロードでは、Amazon EC2 で最高のコストパフォーマンスを提供します。
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