GPUとは？CPUとの違いや種類・性能の比較、選び方を解説

コンピューターの部品の一部「GPU」をご存知の方も多いでしょう。近年では、IT以外の分野でも聞くようになっていますが、中には「そもそもGPUとは？」「GPUはどんな性能なの？」と疑問をお持ちの方も多いです。

そこで本記事では、GPUとはそもそも何なのか似ている言葉である「CPU」との違いや、種類や性能を解説します。合わせて、GPUの価格や選び方についても解説するので、ぜひ最後までご覧ください。

GPUとは？

GPU（Graphics Processing Unit）とは、主にコンピューターのグラフィックスやビデオ処理に特化したプロセッサーのことを指します。3Dグラフィックスのレンダリングやビデオのエンコード・デコード、画像処理など、複雑な計算を高速で行うことが可能であり、滑らかな映像表示や高品質なビジュアル体験に欠かせない装置です。

GPUはまた、ビッグデータの処理やAI、機械学習など、グラフィックス以外の分野でもその性能が活用されています。一方で、グラボ（グラフィックボード）は、PCのPCIeスロットに挿して使用される画像処理を担当する部品です。グラボの中核となるのがGPU で、これに加えてビデオメモリを搭載し、効率的な画像処理を実現しています。

ゲーミングや3DCG制作、動画編集といった高負荷なグラフィックス作業だけでなく、最新のグラボは人工知能や機械学習などの分野でも幅広く活用されています。

GPUとCPUの違い

GPUとCPUは、どちらもコンピューターの処理装置ですが、それぞれ異なる役割と特徴を持っています。以下は、GPUとCPUの違いを比較した表です。

	GPU	CPU
設計と構造	多数の小さなコアで並列処理に特化	少数の高性能コアで汎用処理に最適
処理タイプと用途	グラフィック・並列計算向け	汎用的なタスク処理
メモリと性能特性	専用のビデオメモリを使用	システムメモリを使用
命令セットと最適化	グラフィックス処理向けに最適化	幅広いアプリケーション向けに最適化

これらの違いを理解することで、システムのパフォーマンス向上や最適なハードウェアの選定が可能になります。

設計と構造

GPU は、多数の小さなコアを持ち、並列処理に特化した設計となっています。この構造により、大量のデータを同時に処理でき、特にグラフィックスや映像処理、AI計算などでその性能を発揮します。一方、CPU は少数の高性能なコアを持ち、順次処理を行うために最適化されています。

これは、複雑な計算や多様なタスクを効率的に処理できる設計であり、システム全体の統制やアプリケーションの実行に適しています。このように、それぞれの強みに特化した設計となっており、それぞれの構造に応じた役割を担っています。

処理タイプと用途

GPUは、主に並列処理に特化しており、一度に大量のデータを処理することが得意です。このため、グラフィックス処理や3Dレンダリング、映像編集、機械学習のトレーニングなど、同時に多くの計算を必要とする作業に適しています。

一方、CPU はシングルタスクの処理や順次処理を得意としています。そのため、一般的なプログラムの実行や、システム全体の統括を行う用途で使用されます。このように、GPUは並列処理を必要とするグラフィック処理や計算に強く、CPUは幅広いアプリケーションの実行や日常的な処理に向いています。

メモリと性能特性

GPUは、専用のビデオメモリ（VRAM）を使い、3Dグラフィックスや映像処理、大規模なデータを高速に処理します。このメモリは並列処理を行うコアと連携し、リアルタイムでのデータ処理を効率化します。一方、CPU はシステムメモリ（RAM）を使用し、一般的なタスク処理に強みを持ちます。

少量のデータを順次処理する構造で、システム全体の管理やアプリケーションの実行に最適です。このように、GPUは大量データ処理に、CPUは汎用的な処理に特化しており、それぞれ異なるメモリ構造と性能特性を持っています。

命令セットと最適化

GPUは、グラフィックス処理や並列計算に特化した命令セットを使用し、大量のデータを一斉に処理するための最適化が行われています。これにより、映像処理やAIの計算に向いています。

一方、CPU は汎用的な命令セットを持ち、OSの管理や幅広いアプリケーションの処理に対応しています。多様なタスクを効率よく処理できるため、システム全体の統制や一般的なソフトウェアに適しています。このように、GPUは専門的な計算に、CPUは汎用的な処理に最適化されています。

GPUとCPUのどちらが大事か

CPUとGPUは、どちらが重要かは用途次第です。しかしAIやデータ分析にはGPU、一般業務にはCPUが向いているため、目的に合った選択が求められます。どちらもパソコンやサーバーのパフォーマンスを支える重要な要素です。

CPU（中央処理装置）は汎用的な処理に優れ、日常のアプリケーションやデータ処理に欠かせません。一方、GPU（グラフィックス処理装置）は並列処理に特化しており、ゲームや画像処理、AIのディープラーニングなどに強みがあります。

性能が高いGPUが必要な理由

性能が高いGPUは、さまざまなシーンで非常に重要な役割を果たします。ここでは、性能の高いGPUが必要とされる理由を詳しく解説します。

処理速度を向上させるため
高品質なグラフィックのため
エネルギー効率を上げるため

これらの理由を知ることで、より効率的でパフォーマンスの高いシステム構築が可能となります。

処理速度を向上させるため

高性能なGPUが必要とされる最も大きな理由の一つは、処理速度の向上です。GPUは、並列処理に優れた多数のコアを持ち、膨大なデータや複雑な計算を効率的に処理します。そのため、グラフィックスや動画編集、機械学習といった計算量の多い作業で処理速度が大幅に向上します。

例えば、ゲームや映画制作でのリアルタイムレンダリングや、AIのトレーニングなど、大量のデータを短時間で処理することが求められる場面では、GPUの性能が作業効率を大きく左右します。このように、処理速度を向上させるためには、性能の高いGPUが不可欠となるのです。

高品質なグラフィックのため

高性能なGPUが必要とされるもう一つの理由は、高品質なグラフィック処理が求められるからです。GPUは、3Dグラフィックスや高解像度映像を滑らかに描画するために最適化されており、ゲームや映画、デザインソフトウェアで特に重要な役割を果たします。

例えば、最新のゲームでリアルなグラフィックスや複雑なエフェクトを高フレームレートで表示するためには、高性能なGPUが不可欠です。映画制作や3Dモデリングでも、リアルな表現を追求するためには、GPUの性能が必要となります。このように、高品質なグラフィックを実現するためには、性能の高いGPUが重要な役割を果たします。

エネルギー効率を上げるため

高性能なGPUが必要とされる理由の一つに、エネルギー効率の向上があります。GPUは、並列処理によって多くのデータを効率よく処理できるため、高性能なものを選ぶことで全体の処理時間が短縮され、結果的に消費エネルギーも抑えられます。

例えば、GPUの性能が高ければ高いほど、短い時間でより多くのタスクを処理できるため、エネルギー効率が向上し、結果的にコスト削減にもつながります。このように、GPUは高い処理能力とエネルギー効率を両立させるため、さまざまな用途で活用されています。

GPUの役割

GPUは、グラフィックス処理や高負荷な計算を担う重要なプロセッサで、近年ではAIや機械学習の分野でも欠かせない存在となっています。ここでは、GPUが果たす役割について詳しく紹介します。

グラフィック処理
並列計算
GPGPU
画像・信号処理
物理演算

これらの役割を理解することで、GPUがいかに多様な用途で活用されているかがわかります。

グラフィック処理

GPUは、2次元および3次元のグラフィックス描画を高速に処理するために最適化されています。特に、ゲームや映画、デザインソフトウェアなど、リアルタイムの描画が必要な場面で、その性能が発揮されます。また、ビデオの再生や編集など、映像処理にも欠かせない役割を担っています。

GPUが持つ多数のコアが、複雑なグラフィックデータを同時に処理し、滑らかで高品質な映像体験を提供します。このように、GPUはグラフィック処理において不可欠な存在であり、高度なビジュアル体験を支えています。

並列計算

GPUは、多数のコアを持ち、並列計算を得意とするプロセッサです。これにより、一度に大量のデータを処理することが可能で、特にAIのトレーニングや機械学習、大規模な科学計算など、膨大な計算を必要とする作業において、その性能が活かされています。

並列処理によって、通常のプロセッサでは時間がかかるタスクも短時間で実行でき、効率的なデータ処理が実現します。このように、GPUの並列計算能力は、データ処理のスピードを大幅に向上させるため、さまざまな分野で活用されています。

画像・信号処理

GPUは、画像や信号の処理においてもその高い処理能力を発揮します。特に、画像のエンコードやデコード、フィルタリング、信号の解析など、大量のデータを扱う作業において、並列処理を利用して効率よくタスクを処理します。

これにより、画像の加工や認識、リアルタイムのビデオ処理など、高速で正確な処理が求められる分野で活躍しています。このように、GPUは画像や信号処理にも優れており、映像処理や音声解析など、さまざまなデジタルデータの処理において重要な役割を担っています。

物理演算

GPUは、物理演算においても大きな役割を果たします。物理演算とは、ゲームやシミュレーションで物体の動きや衝突、流体の動作など、現実世界の物理現象を再現するための計算処理を指します。

GPUの並列処理能力を活用することで、リアルタイムで複雑な物理シミュレーションを行うことができ、特にゲーム開発や3Dシミュレーション、科学技術分野でのシミュレーションにおいて、その性能が活かされています。このように、GPUは物理演算においてもリアルタイムで複雑なシミュレーションを処理するため、現実的な動作を再現する重要な役割を担っています。

ほかにも、物理演算にはGPGPUも重要です。GPGPUは、多数の並列処理を可能にするGPUを使って、物理演算の膨大な計算を高速化します。これにより、ゲームやシミュレーションでリアルな物理挙動を効率的に再現できます。

GPUの種類と性能を比較

GPUの種類と性能は、製造元やモデルによって異なります。

ここでは、以下の3つに分けて、主なGPUの種類を紹介します。

デスクトップPC向けGPUの種類
ノートパソコン向けGPUの種類
外付けGPU（eGPU）の種類

それぞれのGPUについて、種類や性能を詳しく解説します。

デスクトップPC向けGPUの種類

デスクトップPC向けのGPUには、主に以下の種類があります。

名称	料金	スペック
NVIDIA GeForce RTX 40シリーズ	約10万円〜30万円	アーキテクチャ: Ada Lovelace 主な製品: RTX 4090, RTX 4080, RTX 4070 Ti, RTX 4070 CUDA コア数: 4,608〜16,384 メモリ: 12GB〜24GB GDDR6X
AMD Radeonシリーズ	約15-17万円	演算ユニット: 96 ゲームクロック: 2300 MHz メモリ: 24 GB GDDR6 メモリバス幅: 384-bit
NVIDIA Quadro RTX A6000	約78万円	CUDA コア: 10,752 メモリ: 48GB GDDR6 メモリバンド幅: 768 GB/s 最大消費電力: 300W
Radeon PRO W7900	約60万円	CU数: 96基 FP32演算性能: 61 TFLOPS メモリ: 48GB GDDR6 メモリバス幅: 384bit 消費電力: 295W

これらのGPUは、利用者のニーズや予算に応じて選択しましょう。ゲームや一般的なグラフィックス処理にはNVIDIA GeForceやAMD Radeonが一般的に使われますが、専門的な作業にはNVIDIA QuadroやAMD Radeon Proなどのプロフェッショナル向けGPUが選択される場合が多いです。

ノートパソコン向けGPUの種類

ノートパソコン向けのGPUは、一般的にデスクトップPC向けのGPUよりも省電力で、小型化されたものが使われます。主なノートパソコン向けGPUの種類は以下の通りです。

名称	料金	スペック
GeForce MX450	155,000円程度	アーキテクチャ: Turing CUDAコア: 896基ベースクロック: 1395MHz ブーストクロック: 1575MHz メモリ規格: GDDR6 メモリ容量: 2GB
AMD Radeon RX Vega Mobileシリーズ	55,000円~	高性能なストリームプロセッサ高帯域幅のHBM2メモリ省電力設計
Intel Iris Xe Graphics	ノートPC: 8-15万円程度デスクトップPC: 6-12万円程度	実行ユニット数: 80-96基 (CPUモデルによって異なる) 最大動作クロック: 1.3-1.45 GHz メモリ: システムメモリを共有対応API: DirectX 12.1, Vulkan 1.2, OpenGL 4.6

これらのGPUは、ノートパソコンの薄型化や省電力化を考慮して設計されており、性能や消費電力、冷却要件などがデスクトップPC向けのGPUとは異なります。

外付けGPU（eGPU）の種類

外付けGPU（eGPU）は、ノートパソコンや一部のデスクトップPCに追加してグラフィックス性能を向上させるための装置です。一般的なeGPUの種類は以下の通りです。

	料金	特徴
Razer Core X	3万円台	内部電源: 650W サイズ: 168mm×374mm×232mm 重量: 6.46kg 対応OS: Windows 10 64ビット以降、macOS
ONEXGPU	10万6,800円	搭載GPU: AMD Radeon RX 7600M XT (8GB) 接続: USB4 (Type-C) サイズ: 約196×120×32mm 重量: 約869g

上記のeGPUは、ノートパソコンや一部のデスクトップPCにグラフィックス性能を追加するための手段として、特にゲーミングやグラフィックス作業を行う場合は最適です。

GPUとCPUの組み合わせ一覧

GPUとCPUはどのような組み合わせがよいでしょうか。ここでは、一般的な組み合わせを紹介します。

レベル	CPU	GPU
エントリーレベル	Intel Core i3 AMD Ryzen 3	NVIDIA GeForce GTX 1650 AMD Radeon RX 560
ミッドレンジ	Intel Core i5 AMD Ryzen 5	NVIDIA GeForce RTX 3060 AMD Radeon RX 6600
ハイエンド	Intel Core i7 AMD Ryzen 7	NVIDIA GeForce RTX 3080 AMD Radeon RX 6800 XT
プロフェッショナル	Intel Xeon AMD Threadripper	NVIDIA Quadro RTX A6000 AMD Radeon Pro W6800
ゲーミング特化	Intel Core i9 AMD Ryzen 9	NVIDIA GeForce RTX 4090 AMD Radeon RX 7900

実際の選択では、電源の容量、マザーボードの互換性、冷却システムなども考慮する必要があるので参考程度にしてください。

GPU使用率の確認方法とモニタリングツール

GPU使用率をモニタリングすることで、システムのパフォーマンスや温度管理を最適化し、効率的な作業環境を整えることができます。

ここでは、GPU使用率を確認するための代表的なモニタリングツールを紹介します。

ツール名	主な機能・特徴	使用難易度	利用用途
MSI Afterburner	GPUの監視とオーバークロックが可能	高い	ゲームや負荷の高い作業のモニタリング
GPU-Z	GPUの仕様確認とリアルタイム監視が可能	簡単	GPUの詳細情報を確認
HWiNFO	システム全体のモニタリングができる	高い	システム全体のパフォーマンス管理
Task Manager	GPUの基本的な使用率確認ができる	非常に簡単	手軽にGPUの使用状況を確認

各ツールの使用目的に合わせて、最適なモニタリングツールを選択してください。

MSI Afterburner

MSI Afterburner は、GPUのクロック速度や温度、使用率をリアルタイムでモニタリングできるツールです。グラフィカルな表示や数字表示を選択でき、視覚的にわかりやすいインターフェースを提供しています。

また、オーバークロック機能もあり、GPUのパフォーマンスを最大限に引き出すことが可能です。ゲームや高負荷な作業を行う際には、GPUの状態を把握し、安定した動作をサポートします。MSI Afterburnerは、GPUの性能を最大限に引き出しつつ、使用状況を簡単にモニタリングできる便利なツールです。

MSI Afterburnerの公式サイトはコチラ！

GPU-Z

GPU-Z は、GPUの仕様やセンサー情報を詳細に表示する軽量なツールです。このツールを使うことで、GPUの使用率や温度、クロック速度などの重要な情報をリアルタイムで監視できます。また、GPUの詳細な仕様（モデル名やメモリの種類など）も確認できるため、システムのパフォーマンスや状態を正確に把握することが可能です。

さらにインターフェースはシンプルで使いやすく、初心者でも簡単に利用できます。このように、GPU-Zは、GPUのモニタリングやパフォーマンス管理において信頼性の高いツールです。

GPU-Zの公式サイトはコチラ！