GPU（Graphics Processing Unit）とは、もともとグラフィックス描画のために開発された大規模並列演算プロセッサで、現在ではAI・機械学習の学習と推論において中心的な役割を果たすハードウェアです。数千個のコアを搭載し、行列演算やテンソル演算を高速に処理できるため、ディープラーニングに最適なアーキテクチャとして広く普及しています。
GPUがAIに適している理由
ディープラーニングの計算は、大量のデータに対して同じ演算を繰り返し適用する並列処理が中心です。GPUは数千のコアで同時に多数のスレッドを実行できるため、CPUと比較して数十倍から数百倍の高速化が可能です。特に行列の積和演算はニューラルネットワークの基本演算であり、GPUのアーキテクチャと非常に相性が良いです。
主要なAI向けGPU
NVIDIA社のGPUがAI分野で圧倒的なシェアを持ち、データセンター向けのA100、H100、H200、B100/B200といったGPUが広く使われています。AMD社もInstinctシリーズでAI向けGPU市場に参入しています。ゲーム向けGPU（GeForceシリーズ）も小規模な学習や研究用途に利用されています。
GPUの今後
AI需要の急拡大に伴い、GPU市場は急成長を続けています。より高い演算性能、大容量メモリ、低消費電力を実現する次世代GPUの開発が進み、AIインフラの根幹を支える存在として重要性を増しています。