gpuアーキテクチャ・とは？初心者が押さえる基本と仕組み共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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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）

gpuアーキテクチャ・とは？

「gpuアーキテクチャ」とは、GPU の内部の作り方や設計の仕組みを指す言葉です。GPU は大量のデータを同時に処理することを得意とし、画像処理や機械学習、科学計算などの場面で強力に活躍します。CPU と比べると、並列処理が得意な設計になっている点が特徴です。

まずは基本の考え方として「並列処理」と「コア数」を押さえましょう。GPU には CPU よりもはるかに多い小さな実行ユニットが集まっており、数千にも及ぶスレッドを同時に動かせます。これにより、同じ型の計算をデータごとに分割して同時に処理することができます。

GPU の実行ユニットは CUDAコア や シェーダーユニット と呼ばれ、NVIDIA なら SM（Streaming Multiprocessor）と呼ばれる単位で構成され、AMD では Compute Unit と呼ぶこともあります。これらのユニットが並列に動作することで、全体として大きな演算能力が生まれます。

メモリの使い方も特徴的です。GPU は グローバルメモリ、共有メモリ、L1/L2 キャッシュ、テクスチャメモリ など複数の階層を使います。特に同じブロック内のスレッド同士がデータをやり取りする場所として 共有メモリ が重要です。プログラムは GPU 上で多数のスレッドに実行させる「カーネル」と呼ばれる関数を用意します。

設計思想の違いは作業の分割のしかたにも表れます。CPU は汎用性の高い長いタスクの順次処理を得意とし、複雑な分岐を伴う処理にも対応します。一方、GPU は「同じ計算を繰り返すパターン」を大量に処理する設計で、データの並列性を最大限に活かすことを目指します。

GPUアーキテクチャの実用例

機械学習の推論や学習、3D レンダリング、動画のエンコード・デコードなどは GPU のアーキテクチャが活躍します。深層学習フレームワークの多くは GPU を前提に最適化されており、少ない電力で大きな計算を実現します。

初心者が理解を深めるコツは、まず小さなデータで実験することです。CUDA や OpenCL などのプラットフォームの基本概念を覚え、簡単なカーネルを作ってデバッグしてみましょう。道具としての GPU を理解するには、実際に手を動かして試すのが一番の近道です。

用語の整理として、SIMDは同じ命令を複数のデータに同時に適用する考え方です。NVIDIA の場合は Warp というスレッドのグループ化単位も使われ、設計の考え方を学ぶと自分のプログラムが速くなる理由が分かります。

要約すると、GPUアーキテクチャは大量の小さな実行ユニットと複雑なメモリ階層を組み合わせ、同時に多くのデータを処理するための設計思想です。適切に使えば、従来の CPU だけでは難しかった大規模な計算を現実の時間内に解くことができます。

<th>要素

CPU の特徴	GPU の特徴
コアの数	少数	数百〜数千
主な用途	汎用計算・制御	同時実行の大量データ処理
メモリ階層	キャッシュ中心	グローバル/共有/キャッシュ
プログラミングモデル	逐次・分岐の多い設計	データ並列の設計

最後に、新しい技術や用語を覚えるときは、実践で使ってみるのが一番です。小さな課題を設定して GPU の挙動を観察し、性能の変化を体感してください。

gpuアーキテクチャの同意語

GPUアーキテクチャ: GPUの全体的な設計思想と内部ブロック構成を指す言葉です。コア数、演算ユニットのタイプと配置、メモリ階層、パイプライン、キャッシュ、通信インターフェースなど、GPUがどのように作られているかを示します。
グラフィックス処理ユニットのアーキテクチャ: GPUアーキテクチャと同義に使われる表現で、グラフィックス処理を担うユニットの内部構造と設計方針を指します。
GPU設計: GPUをどう設計しているかという方針。性能・電力・発熱のバランス、将来の拡張性を含む総称的な設計思想です。
グラフィックスカードのアーキテクチャ: グラフィックスカード内部の構造と設計思想を指します。GPUだけでなくVRAMの配置、電源・冷却機構、インターフェースの組み合わせも含まれます。
グラフィック処理ユニットの構造: GPU内部のブロック配置と役割分担を示す表現です。演算ユニット、メモリ、キャッシュ、インターコネクトなどの配置が含まれます。
グラフィックス演算エンジンの設計: GPU内の演算処理を担うエンジンの設計方針と構成を指します。CUDAコア、テンソルコア、レイトレーシングエンジンなどの機能がどのように組み合わさるかがポイントです。
演算処理ユニットのアーキテクチャ: GPUの演算を実行するユニット群の構造と設計思想です。並列性の活用方法や命令処理の流れが含まれます。
計算処理ユニットのアーキテクチャ: 計算作業を担うユニットの内部構成と設計方針を指します。数値演算ユニットの数、データの取り回し、転送効率などが焦点です。
GPU内部構造: GPUの内部部品の配置と接続関係を指す表現です。コア群、メモリ階層、バス、コア間通信路の設計を含みます。
グラフィック処理ユニットの内部構成: GPU内部の部品の組み合わせと役割分担を説明する言い方です。
並列処理アーキテクチャ: GPUの核となる並列処理設計の特徴を指します。SIMD/SIMT、複数の演算ユニット群の配置、スケーリング方針などを含みます。
グラフィックスパイプライン設計: レンダリングの段階（頂点処理、ラスタ化、シェーディングなど）を支えるハードウェア設計の考え方です。
グラフィックスカード内部構造: カード内部のGPU、VRAM、電源系、冷却、電気的インターフェースなどの配置と相互作用を表します。

gpuアーキテクチャの対義語・反対語

CPUアーキテクチャ: CPUを中心に設計されたアーキテクチャ。逐次処理を基本とし、汎用的なタスクに適している一方で、GPUのような大規模な並列処理には不向きであることが多い。
ASICアーキテクチャ: 特定用途に固定機能を持つ回路設計。GPUのような汎用性・プログラム可能性は低く、特定タスクを極限まで効率化するための設計思想。
FPGAアーキテクチャ: 再構成可能なハードウェア設計。用途に応じてハードウェアを変更できる点がGPUとは異なり、実験的なタスクやプロトタイプ、低～中規模デプロイに向く。
SISDアーキテクチャ: 一度に一つの命令・一つのデータを処理する直列的な計算モデル。GPUの大規模な並列性とは正反対の設計思想。
シリアル専用アーキテクチャ: 逐次処理を主軸とした設計。並列処理の規模が小さく、GPUの並列処理とは別物として捉えられることが多い。
一般用途向けアーキテクチャ: 汎用的な計算を想定した設計。GPUの並列特化設計と比べ、特定用途への最適化は少なく、柔軟性を重視する傾向が強い。

gpuアーキテクチャの共起語

CUDA: NVIDIAが提供するGPU用の並列計算プラットフォーム。GPU上での並列処理を効率的に扱うためのプログラミングモデルです。
CUDA Cores: CUDAを実行する基本的な演算ユニット。数が多いほど同時に処理できる量が増し、性能に直結します。
Streaming Multiprocessor (SM): NVIDIAのGPU内部でCUDAコアや他の機能を束ねる実行ユニット群。設計の核となる構造です。
Tensor Cores: ディープラーニングの行列演算を高速化する専用の演算ユニット。混合精度演算をサポートします。
RT Cores: リアルタイムのレイトレーシング計算をサポートする専用コア。光の反射・屈折計算を高速化します。
Ray Tracing: 光の伝播を追跡して現実的な映像を作る技術。RTコアと組み合わせて実現します。
DLSS: ディープラーニングを活用してレンダリング解像度を補完・向上させる技術。フレームレートを改善します。
TFLOPS: 一秒あたりの浮動小数点演算能力の指標。GPUの算術性能を表す目安です。
Memory Bandwidth: GPUとメインメモリ間のデータ転送速度。帯域が広いほど大規模データの処理が有利です。
GDDR6: GPU用メモリの規格。高い帯域と省電力性を両立します。
GDDR6X: GDDR6の上位規格。より高い帯域幅を提供します。
HBM2: 高帯域メモリの別タイプで、層状構造により大容量と帯域を両立します。
L2 Cache: 頻繁に使うデータを格納する大容量の高速キャッシュ。全体のアクセスを速くします。
L1 Data Cache: 各処理ユニットの直近データを格納する小容量のキャッシュ。アクセスを短縮します。
Unified Memory: CPUとGPUで同一のメモリ空間を共有する設計。データの移動を減らせます。
VRAM: ビデオRAMの略。映像データを格納するGPU専用メモリ領域です。
Warp: NVIDIAのSIMT実行の最小単位。多数のスレッドを一斉に処理します。
SIMD / SIMT: 同一命令を複数データに適用する並列処理のモデル。GPU設計の基本思想です。
Registers: 演算中に素早くデータを保持する小容量の高速記憶。処理速度に直接影響します。
Memory Controller: GPUがメモリとデータの読み書きを制御する部品。帯域と遅延を左右します。
PCIe Gen4 / Gen5: CPUとGPUを接続する高速インターフェース規格。世代が上がるほど帯域が増えます。
NVLink: NVIDIA独自の高速インターコネクト。複数GPU間のデータ転送を高速化します。
Die Size: チップの物理的な大きさ。実装面積はトランジスタ数にも影響します。
Transistor Count: チップに搭載されたトランジスタの総数。性能と消費電力の基本指標です。
Kepler: NVIDIAの旧世代GPUアーキテクチャ。長所と短所を持つ歴史的世代です。
Maxwell: Keplerの後継。エネルギー効率の改善が特徴の世代です。
Pascal: 世代の一つで、データレートと演算性能が大幅に向上しました。
Turing: レイトレーシング機能とTensor Coreを初搭載した世代。現代GPUの基盤を作りました。
Ampere: TF32の導入やTensor Coreの強化など、ディープラーニングと高性能演算を両立。現在の主力世代の一つ。
Ada Lovelace: 現代のNVIDIAアーキテクチャの最新世代の名称。さらなる性能向上を狙います。
Hopper: 大規模AI向けの設計を特徴とするNVIDIAのアーキテクチャ世代。高い計算能力を狙います。
RDNA: AMDの現行アーキテクチャシリーズの名称。GPUの設計思想を刷新しました。
RDNA2: RDNAの改良版。レイトレーシング対応と効率改善が特徴。
RDNA3: RDNAの最新世代。性能と電力効率のさらなる向上が目玉。
DirectX Raytracing (DXR): DirectX経由でのレイトレーシングAPI。ゲームにリアルタイムレイトレーシングを提供します。
OpenCL: 汎用計算APIで、GPUを使った並列計算を可能にします。クロスベンダーで利用されます。
Vulkan: クロスプラットフォームの高性能グラフィックAPI。GPUの機能を広く活用します。
Shader Units: シェーダーユニットの総称。ピクセル・頂点・計算シェーダなどを実行します。
Rasterization: 3Dモデルをピクセルに変換する基本的描画ステップ。リアルタイムグラフィックスの核心です。

gpuアーキテクチャの関連用語

GPUアーキテクチャ: GPUの内部構造や設計思想の総称で、演算ユニットの配置、メモリ階層、データ処理モデルなどを含みます。
ストリーミングマルチプロセッサ: GPUの中核となる実行ユニットの集合。各SMは複数のコア、キャッシュ、共有メモリを持ち、スレッドを並列実行します。
CUDA: NVIDIAが提供するGPU向けのプログラミングモデル。カーネル、スレッドブロック、グリッドなどの概念を使います。
OpenCL: Khronos Groupが提供するオープンなGPGPU・並列計算のフレームワーク。CPU・GPU・他デバイスで動作します。
SIMT: Single Instruction, Multiple Threadsの略。1つの命令で複数スレッドを同時実行するGPUの実行モデルです。
SIMD: Single Instruction, Multiple Dataの略。1命令で複数データを同時に処理する並列化の形態です。
レジスタ: 演算結果や一時データを格納する高速小容量メモリ。演算の最適化に欠かせません。
レジスタファイル: 多数のレジスタをまとめて管理する構造。多くの並列処理を支えます。
グローバルメモリ: GPUが搭載する大容量の主記憶。アクセスは遅く、帯域幅の影響を受けやすいです。
共有メモリ: SM内のスレッドブロックで共有可能な低遅延メモリ。データの再利用と同期に使います。
定数メモリ: 読み取り専用のキャッシュ可能メモリ。全スレッドから参照される定数データを格納します。
テクスチャメモリ: 画像処理向けのキャッシュ機構を持つメモリ空間。局所性の高いアクセスに有効です。
L1キャッシュ: 最近使われたデータを素早く再利用できる近接キャッシュ。演算のボトルネックを緩和します。
L2キャッシュ: 複数のSM間で共有される大容量のキャッシュ。メモリアクセスの高速化に寄与します。
メモリ帯域幅: メモリが単位時間に転送できるデータ量。高いほど大規模データの処理が速くなります。
演算ユニット: 実際の計算を行う回路部品。コア数が多いほど同時に計算を進められます。
ウェープ: CUDAの実行単位。通常は32スレッドで構成され、同時に同じ命令を実行します。
occupancy: SMが同時に実行しているウェープの割合。高いと並列性を最大限活用できます。
カーネル: GPU上で実行される関数。データを分割して多くのスレッドで並列処理します。
NVLink: NVIDIA製の高帯域インターコネクト。GPU間やCPU/GPU間の通信を高速化します。
HBM: High Bandwidth Memoryの略。帯域幅が高く大容量を実現するメモリ。
GDDR6: グラフィックス用途のメモリ規格。高速なデータ転送が特徴です。
テンソルコア: ニューラルネットワークの行列演算を加速する専用演算ユニット。AI処理で有効です。
RTコア: リアルタイムレイトレーシング専用の演算ユニット。光の経路計算を高速化します。
世代名: GPUアーキテクチャは世代ごとに新機能や最適化を追加します。例：NVIDIAのMaxwell、Pascal、Turing、Ampere、Ada Lovelace、AMDのRDNA/ RDNA2/ RDNA3。
データ型: 演算に使うデータの精度を示す型。例：FP32、FP64、FP16、BF16、INT8。
スレッドレベルの並列性: TLPとも呼ばれ、複数のスレッドを同時に処理することで性能を引き出します。
命令パイプライン: 命令を取り込み、解読、実行、書き戻しの各段階を順次通る内部処理の流れです。
メモリアクセスのコヒーレンス: 複数のコアが同じデータを読み書きしても整合性が保たれる性質です。
GPGPU: General Purpose Computing on Graphics Processing Unitsの略。GPUを汎用計算に活用します。
カーネルのスケジューリング: GPUがどのカーネルをいつ実行するかを決定する仕組みです。
アーキテクチャ設計の特徴: 高い並列性、階層的なメモリ設計、キャッシュ最適化、分岐の影響を抑える設計など、実装方針を指します。
データ転送の最適化: CPUとGPU間、あるいはGPU内バスのデータ移動を効率化する工夫のこと。