読了所要時間: 5分 | 公開日: 2025年3月1日

GPUコンピューティング
GPUコンピューティングとは

グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) コンピューティングとは、よりスムーズなレンダリングや並列計算によるコードのマルチタスクを実現するために、中央演算処理装置 (CPU) の処理ニーズをオフロードするプロセスを指します。

眼鏡をかけ、コンピューターで仕事する若い男性の横顔。
  • GPUコンピューティングとディープラーニングおよびAIの関係とは
  • GPUとCPUの関係とは
  • GPUコンピューティングのメリットとは
  • GPUコンピューティングの仕組み
  • GPUコンピューティングとHPE
GPUコンピューティングとディープラーニングおよびAIの関係とは

GPUコンピューティングとディープラーニングおよびAIの関係とは

GPUコンピューティングは、ディープラーニングを最適化して価値実現時間 (TTV) を短縮し、コーディング時の処理速度を向上させるとともに、データ管理、コンテンツ作成、および製品設計を強化し、データ分析に関する包括的なインサイトを提供するのに欠かせない要素となりました。

この多面的で有益なプロセスは、並列計算を通じて行われます。膨大なデータ (ビッグデータなど) の処理でCPUがいっぱいになると、GPUが介入して複雑な問題を数百万のタスクに分解し、同時かつ簡単に解決できるようにします。GPUはさまざまなレベルのタスクを連続して実行することで、CPUの通常の処理能力を解放し、そのジョブに対して最も効率的となるプロセッサーに特定のワークロードを割り当てることで、両方のシステムの完全性を維持します。CPUとGPUはどちらも人工知能 (AI) のエコシステムで連携し、区別なく問題解決をサポートします。

GPUとCPUの関係とは

GPUとCPUの関係とは

GPUが評価されるのはスーパーコンピューティングの先頭に立つものだからです。グラフィックスまたはコンテンツを高速でレンダリングしなければならない状況ではGPUは欠かせません。GPUコンピューティングの利用が内蔵CPUにメリットをもたらし、グラフィックスの処理とレンダリングを高速化します。

こうしたGPUとCPUの連携によってスムーズな処理システムが生み出され、CPU単体では不可能だった利用が実現します。CPUの処理速度はすぐれていますが、GPUには並列処理による卓越した処理能力があります。

GPUコンピューティングのメリットとは

GPUコンピューティングのメリットとは

CPUのコンパニオンプロセッサーとしての役割を果たすGPUは、システムの速度と処理能力を飛躍的に向上させます。技術データおよび科学データ関連のコンピューティングアプリケーションをGPUが高速で実行し、CPUと統合されると効率性をさらに向上させます。

複数のプロセッサーで反復されるデータをより小さなチャンクで処理し、コンピューティングで解決しなければならない問題を無限に実行できるため、CPUの負荷が軽減されることもGPU利用のメリットです。

処理能力だけでなく、GPUはメモリ帯域幅も拡張します。CPUの数百倍もの処理速度を誇るGPUは、ニューラルネットワークで膨大なデータを処理する際に機械学習 (ML)とビッグデータ分析の自動化と情報取集を実現します。次に、いかなるデータサイエンティストでも教えられない、解釈もできないきわめて高度なタスクをAIが学習します。

その他のメリットには、次のようなものがあります。

  • 卓越した処理能力
  • メモリストレージ/帯域幅の急激な拡大
  • 堅牢なデータ分析とAI/MLの分析
  • ゲーミングとグラフィックスの急速な発展
  • データセンターに簡単に統合可能
GPUコンピューティングの仕組み

GPUコンピューティングの仕組み

AIとデータサイエンスのコンピュートニーズを反映、サポートすることにITの焦点が変わりました。これを実行するのがGPUです。CPUで実行されているアプリケーションは、GPUコンピューティングによって高速化され、パフォーマンスとワークロード容量が最適化されます。

GPUコンピューティングでは、計算科学/技術タスクのシリーズをCPUからオフロードすることで、もっとも効率的にアプリケーションを実行できるようにします。GPUは並列処理で数百のコアで数千のタスクを数秒で処理します。並列処理とは、データセットがGPUの処理コアに集められ、すべて同時に解決される機能を指します。GPUがデータを処理、解釈し、CPUが残りのアプリケーションを実行することで、パフォーマンスが向上します。

データ分析から得られたインサイトが問題を解決に導き、GPUコンピューティング機能の向上につながります。膨大なデータを高速処理および分類できるGPUの能力を使えば、業界のリーダーはデータが持つインサイトに高速かつ高精度でアクセスし、インサイトによってイノベーションを推進できます。

GPUコンピューティングとHPE

GPUコンピューティングとHPE

HPEは企業にとって信頼できるパートナーとして、ハードウェアとソフトウェアの両方でコンピュートインフラストラクチャ製品をご用意しました。また、オンプレミス、コロケーション、エッジからクラウドまでのコンピューティングシステムなどの最先端ソリューションでHPEがITをサポートします。事前設定済みの各種構成からお選びいただけます。ビッグデータ分析ソリューション、汎用インフラストラクチャ、最適化されたモジュール式インフラストラクチャを問わず、企業や組織のお客様がもっとも必要とするタイミングでHPEがサポートを提供します。

HPE ProLiantにはエンタープライズ向けの新しいインテリジェントなコンピューティング基盤が搭載され、セキュリティ、自動化、コンピューティング処理能力において高度な機能をデリバリします。ハイブリッドクラウドの利用に特化したProLiantサーバーは、AIを高速化してIT管理を統合します。

HPE Apolloシステムは、データセンターやAIアプリケーションにスーパーコンピューティングを提供することでサポートします。HPE Apolloの機能群がデータ内の最高難度の問題に意図的にアクセス、分析することで、、データ集約型のワークロードをサポートし、イノベーションを促進するインフラストラクチャを構築します。

HPEのコンピューティングソリューションは従量制課金システムとして構築され、必要に応じて容量を拡張できるため、通常の需要変動および予測不可能な需要拡大をカバーします。容量ニーズに影響するのは需要急増だけではありません。予期しない問題が発生するとリソースをプルするため、コンピューティングの容量と効率性にも影響がおよびます。お客様を全面的にサポートするため、HPEはバッファーが組み込まれたオンデマンドのスケーリングオプションをご用意しました。

エンタープライズ向け仮想化コンピューティングソリューションの各種リソースについては、HPE GreenLakeでご利用いただけます。従量制課金モデルでコストを制御しながら、HPE GreenLakeのエクスペリエンスを通じてセキュリティや管理のあらゆるニーズに対応できます。

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