マルチgpuとは？初心者にも分かる解説と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

マルチgpuとは？基本を知ろう

マルチgpuとは複数のGPUを同時に使って処理能力を高める仕組みのことです。ゲーム、3Dレンダリング、機械学習の学習など、重い計算を短時間で終わらせたいときに使われます。

ひとつのGPUだけでは足りないと感じる場面で、複数のGPUに仕事を分けて負荷を分散しますが、ソフトウェア側も対応していないと性能は思ったほど上がりません。ここでは初心者の方にもわかるよう、基本的な仕組みと使い方のポイントを紹介します。

マルチgpuの仕組み

基本はデータを分割して並列に処理するデータ並列処理です。例えば大きな絵を描くとき、2人の筆者が同時に別々の部分を描くイメージです。ただしGPU間の連携も必要で

インターコネクトと呼ばれる道具を使い、計算結果を集約します。NVIDIAのSLIやNVLink、AMDのCrossFireなどが有名でしたが、近年はゲーム用途の効率が下がり、商用用途や専門分野では独自のソリューションが主流です。

具体的な使い道

ゲーム用途では最新のゲームがマルチgpuに対応していても、スケーリングが思うように伸びないケースが多いです。設定や解像度、CPUボトルネックなどが影響します。対等に活用できるタイトルは限られます。

レンダリング・映像制作ではマルチgpuの恩恵を受けやすく、レンダーフレームの計算を分散して短時間で終えることができます。3Dソフトや動画エンコードソフトの中には複数GPUを認識して作業を分担する機能が存在します。

選ぶときのポイント

目的が「ゲームの体感向上」か「レンダリングの高速化」かで選びます。ゲーム用途での実用性はソフトの対応次第で変わるため、購入前に自分の使うアプリが複数GPUを公式にサポートしているかを確認しましょう。

注意点と実践的なヒント

1）電源容量と冷却：複数GPUは消費電力と発熱が大きくなります。ケースの換気と電源の余力を確認してください。 2） PCIeレーンの制約：マザーボードのPCIeレーン数によっては、各GPUの帯域が制限されることがあります。

3）ドライバとソフトウェアの設定：ドライバの最新化と、使用するソフトの設定を正しく行うことが重要です。 4）ケースのスペース：物理的な設置スペースを確保してください。内蔵ファンやGPU間の距離を考慮します。

表で見るポイント

項目	シングルGPU	マルチGPU
性能の伸び	一定の上昇	アプリにより大きく変動
対応アプリ	多くの一般アプリ	対応が限定的な場合が多い
コスト	1台分	2台分以上になる可能性
設置難易度	低	高

初心者向けのまとめ

マルチgpuは正しく使えば処理を速くする強力な武器になりますが、必ずしも全ての用途で効果が出るわけではありません。購入前に自分の使い方とソフトの対応状況をよく確認し、予算と電源、ケースの冷却容量を検討しましょう。

マルチgpuの同意語

マルチGPU: 複数のGPUを同時に活用して処理能力を高める構成・技術。
複数GPU: 2枚以上のGPUを組み合わせて並列処理を行う構成。
マルチGPU構成: 複数のGPUを搭載して並列処理を行う構成。
複数GPU構成: 2枚以上のGPUを搭載した構成のこと。
マルチGPUレンダリング: 複数のGPUを使って描画処理を分担し、レンダリングを高速化する手法。
マルチGPU計算: 機械学習や科学計算などを、複数GPUで分散して実行する計算手法。
GPUクラスタ: 複数のGPUをネットワークで連携させ、協調して処理する構成。
GPU連携: 複数のGPUを協調して動作させることを指す総称。
GPUスケーリング: GPUリソースを増やして、処理性能を拡張する考え方・手法。
並列GPU: 複数GPUを同時に用いて演算を分散させる概念。
デュアルGPU: 2枚のGPUを搭載した構成。
トリプルGPU: 3枚のGPUを搭載した構成。
クロスファイヤ: AMDの複数GPU連携技術（現行はサポート状況に注意）。
CrossFire: AMDの複数GPUを連携して描画を高速化する技術。
SLI: NVIDIAの複数GPU連携技術。
レンダリングクラスタ: レンダリング用途で複数GPUを協調して高速化するクラスター構成。
マルチGPU環境: 複数GPUを使う作業環境・運用環境。
多GPU: 複数のGPUを活用する状態・構成を指す表現。

マルチgpuの対義語・反対語

シングルGPU: マルチGPUの対義語。1枚のGPUだけを使用する構成。複数GPUでの並列処理を行わず、計算リソースを限定する状態。
単一GPU構成: GPUを1枚だけ搭載した構成。マルチGPUを避け、1枚のGPUで動作する運用形態。
1枚GPUのみ: 1枚のGPUだけを使用する設定・運用。複数GPUでの並列処理を行わない状態を指す日常的表現。
モノGPU: 口語的な言い方で、複数GPUを使わない単一GPUを指す表現。
単一グラフィックスカード構成: グラフィックスカードが1枚だけの構成。マルチGPUの対極に位置する状態。

マルチgpuの共起語

複数GPU: 複数のGPUを同時に利用して作業を分散・高速化すること。
GPU連携: 複数GPUを協調して処理を分散させる仕組み。描画や計算の性能向上を狙う。
SLI: NVIDIAのマルチGPU技術。複数GPUを連携して描画・計算を効率化します（現在は主に計算用途で使われることが多い）。
CrossFire: AMDのマルチGPU技術。複数GPUを協調して処理を分散します（新規投入は限定的）。
NVLink: NVIDIAのGPU間高帯域接続技術。GPU同士のデータ転送を高速化します。
CUDA: NVIDIAの並列計算プラットフォーム。マルチGPUでの機械学習や科学計算に使われます。
OpenCL: 複数のGPUやCPUで動く汎用並列計算フレームワーク。マルチGPUにも対応します。
DirectX 12: DirectX 12にはエクスプリット型のマルチGPU機能があり、複数GPUを効率的に使える場合があります。
VRAM: 各GPUに搭載されるビデオメモリのこと。マルチGPU構成ではVRAM容量の差に注意します。
VRAM共有: 原則はGPUごとにVRAMが独立。特定の処理でデータをどう扱うかが重要です。
PCIe: GPU同士の通信はPCI Expressを使います。帯域幅が性能に影響します。
PCIeレーン: GPUに割り当てられるPCIeの物理レーン数。多いほどデータ転送が安定します。
マザーボード: 複数のPCIeスロットを搭載したボード。マルチGPUの実現性はここに左右されます。
電力消費: 複数GPUは電力を多く消費します。電源容量の確保が重要です。
冷却: 発熱が増えるため、適切な冷却設計が必要です。
スケーラビリティ: GPUを追加したときにどれだけ性能が向上するかの程度を表します。
負荷分散: 作業をどのGPUへどう割り当てるか。効率的な分散がパフォーマンスを左右します。
ボトルネック: 通信やCPU、メモリ帯域などが性能の足かせになることを指します。
メモリ帯域: GPU間のデータ転送における帯域の大きさ。低いとボトルネックになりやすいです。
トレーニング: ディープラーニングの学習を複数GPUで分散して快適に進める用途が多いです。
推論: 学習済みモデルを複数GPUで同時に実行して推論を高速化します。
ディープラーニング: 多くの分野でマルチGPUが活用される代表的な用途です。
機械学習: ディープラーニング以外の機械学習タスクでもマルチGPUを使います。
計算資源: 総合的な計算パワーを増やす手段としてマルチGPUが使われます。
モニタリング: GPUの温度・使用率・消費電力を監視することが重要です。
ドライバ: GPUドライバの最新化は安定性と性能に影響します。

マルチgpuの関連用語

マルチGPU: 複数のGPUを同時に使って処理を分散させる仕組み。ゲームの描画や機械学習、科学計算などで性能を向上させます。
SLI (Scalable Link Interface): NVIDIAの旧世代向けマルチGPU技術。同一世代のGPUを橋でつなぎ、レンダリングを協調して処理します。現在の新しい技術ではサポートが縮小しています。
CrossFire: AMDのマルチGPU技術。複数GPUでレンダリングを分担して描画します。現在はサポートが限定的です。
NVLink: NVIDIAの高帯域のGPU間接続技術。PCIeより高い帯域でGPU同士がデータをやり取りします。
NVSwitch: 複数GPUを大規模に接続するNVIDIAのスイッチ。多くのGPUを低遅延でつなぐ構成です。
GPUDirect Peer-to-Peer (P2P): GPU同士が直接データを送受信できる機能。通信遅延を減らすことができます。
PCIe バンド幅: GPU間のデータ転送を担う共通の接続。バンド幅が大きいほど複数GPUの性能が引き出しやすくなります。
データ並列: 複数GPUで同じモデルの異なるデータを処理し、勾配などを集約して学習します。
モデル並列: 巨大なモデルを複数GPUに分割して実行します。1つのGPUに収まりきらない場合に用います。
パイプライン並列: モデルを複数のGPUに層ごとに分割して、データを連続的に流して計算する手法。
分散トレーニング: 複数GPUを跨いで機械学習モデルを訓練すること。通信の工夫が重要です。
All-Reduce: 複数GPUの勾配を効率的に集約する通信アルゴリズム。Horovod などの実装でよく使われます。
同期モード: 全GPUが同じフレーム/ステップを同時に処理し、途中での結果を同期します。
非同期モード: GPU間の通信と計算を並行させ、必ずしも全GPUの同期を待たずに処理を進めます。
レイトレーシング対応: 複数GPUでの光線追跡処理。RTX対応のレンダリングで効果を発揮します。
レンダーファーム: 大規模レンダリングを複数GPU/マシンで分散処理する仕組み。
マルチディスプレイ/マルチGPU出力: 複数GPUを使って複数のディスプレイに描画します。
DirectX 12 マルチGPU: DirectX 12 APIでのマルチGPUレンダリングをサポートする機能・手法。
Vulkan マルチGPU: Vulkan APIで複数GPUを活用するための設計・実装。
Infinity Fabric (AMD): AMDのGPU間通信技術。Infinity Fabricを使ってGPU間の帯域を確保します。
熱設計電力 (TDP) / 発熱: 複数GPU構成時の総発熱・電力消費が増加する点。適切な冷却が重要です。
電源ユニットとケーブル計画: 複数GPUを安全に動かすための電源容量とケーブル設計。
ケースと空冷設計: 複数GPUの発熱を収めるためのケース通気と冷却設計。
サポート状況・互換性: マザーボードのPCIeスロット数、電源、ケース、GP間の互換性を確認する必要があります。
パフォーマンスのボトルネック: 実際の性能向上はPCIe帯域、CPU、メモリ、ソフトウェアのオーバーヘッドで制限されることがあります。