【IT基礎】GPUとは？CPUとの違いを「数学教授」と「美術部員」で解説

最近のITニュースやゲーミングPCの話題で、必ず出てくる「GPU」という言葉。
「CPUと1文字違いだけど、何が違うの？」と思っている方も多いでしょう。

実は今、AI（人工知能）の急速な発展は、このGPUのおかげと言っても過言ではありません。
この記事では、CPUとGPUの決定的な違いを、「数学教授」と「1000人の美術部員」に例えて解説します。

1. CPUは「天才数学教授」

前の記事で、CPUは「シェフ（料理人）」だと説明しましたが、仕事の進め方に注目すると「超優秀なリーダー（教授）」と言えます。

CPUの得意なこと

CPUは、コア数（人数）が少ない（数個〜数十個）かわりに、一人ひとりが非常に賢いのです。
パソコン全体の管理や、Excelのような複雑な事務処理は、この教授（CPU）の得意分野です。

対してGPU（Graphics Processing Unit）は、単純作業を人海戦術でこなす部隊です。
例えるなら、「単純作業専門の美術部員が1000人いる状態」です。

GPUの得意なこと

パソコンの画面や3Dゲームの映像は、数百万個の「点（ピクセル）」の集まりです。
例えば、「画面全体を夕焼けの色にする」という処理を考えてみましょう。

教授が1人で、「えーっと、1つ目の点を赤くして、次は2つ目を赤くして…」と順番に塗っていきます。
どんなに賢くても、一人で数百万個を塗るのは時間がかかります。

リーダーが号令をかけます。「お前ら、全員一斉に目の前の点を赤く塗れ！」
1000人の部員が「ハイ！」と同時に塗れば、一瞬で終わります。

これが、GPUが画像処理や3Dゲームに必須な理由です。
「質より量」の並列処理こそが、GPUの正体なのです。

最近話題のChatGPTなどのAIも、実はGPUの塊で動いています。
「AIって賢いから、数学教授（CPU）の方が向いているんじゃないの？」と思いますよね。

実は、AIの学習（ディープラーニング）の実態は、「膨大な量の単純な掛け算」の繰り返しなのです。

AI学習の正体＝単純計算の物量作戦

AIが猫の画像を覚えるとき、「耳が尖っているか？」などの特徴を数値化して、何億回もの計算を繰り返します。
一つひとつの計算は、小学生でもできるレベルの単純なものです。

難しい論理を組み立てるCPUよりも、単純計算を同時並行で何万回もこなせるGPUの方が、AIの勉強には圧倒的に向いているのです。
だから今、NVIDIA（エヌビディア）というGPUメーカーの株価が世界中で爆上がりしているわけです。

試験対策として、以下の対比を覚えておきましょう。

CPU（Central Processing Unit）: 汎用性が高い。OSやアプリの実行、複雑な制御が得意。直列処理（シーケンシャル）。
GPU（Graphics Processing Unit）: 画像処理や数値計算に特化。3Dグラフィックス、AI、仮想通貨のマイニングが得意。並列処理（パラレル）。

お店で売っている安いノートパソコンには、GPUが入っていない（CPUの中に小さくおまけで入っている）ことが多いです。
これを「オンボード（内蔵GPU）」と呼びます。
一方、ゲーミングPCには、GPUという巨大なパーツがドカンと刺さっています。これを「独立GPU（グラフィックボード）」と呼びます。

「動画編集をしたい」「最新の3Dゲームをしたい」「AIを動かしたい」
そう思った時は、「教授（CPU）だけでなく、美術部員（GPU）がたくさんいるパソコンが必要だな」と思い出してください！