GPUとは？CPUとの違い・主な種類・AI開発で需要が高まる理由を解説

現代のテクノロジーが急速に進化する中で、注目される技術の一つが「GPU」です。単なるビデオゲームの改善から、複雑な科学計算やAI （人工知能） の開発まで、幅広い分野で不可欠な役割を果たしています。

GPUの需要が爆発的に高まっていますが、GPUがAIの発展にどう貢献しているのでしょうか？

本記事では、GPUの基本的な概念、CPUとの違い、GPUの種類、AIの密接な関係、需要増加の背景について詳しく解説します。

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GPUとは？

GPU（グラフィックス処理ユニット）は、画像処理と計算処理の効率を高めるために設計されたマイクロプロセッサです。元々はビデオゲームのグラフィックスを向上させる目的で開発されましたが、その高速な計算能力が科学計算やデータ解析、特に人工知能（AI）の分野でのトレーニングと推論処理にも利用されるようになりました。

GPUは、複数の計算タスクを同時に並列処理できることが特徴です。膨大な数の演算を同時に行うことができ、これによりグラフィックスレンダリングやビデオエンコーディング、複雑な計算が高速に実行されます。

また、GPUは柔軟性が高く、ゲームだけでなく、仮想現実、3Dモデリング、ディープラーニングなど、様々な用途に適応することが可能です。そのため、AI研究やデータサイエンスの分野でも価値を発揮しています。

GPUとCPUの違い

GPUとよく比較されるのがCPU（中央処理装置）です。CPUは、コンピューターのプログラムから命令を読み取り、計算やデータの処理、メモリや周辺機器への指示を行う中核部品で、さまざまな種類の処理を柔軟に実行しますが、GPUとは以下のような違いがあります。

近年急速に普及しているニューラルネットワークの処理に特化したNPUとの違いについてはこちらの記事で解説しています。

処理の並列性

CPUは、一連の処理が順番に実行されるタスクに最適化されています。一方、GPUは、多くの計算を同時に行うことができます。

このため、画像処理やビデオ処理のような大量のデータを並列に処理するのに適しています。特にNVIDIAが自社開発するCUDAを活用することで並列処理の効率を大幅に高めることが可能です。

関連記事：「CUDAとは？NVIDIAが開発したGPU活用技術の仕組み・アーキテクチャ・応用分野を徹底解説！」

専門性

CPUは汎用プロセッサとして設計されており、さまざまな種類のプログラムやタスクに対応できるようになっています。これに対して、GPUは元々グラフィックス処理のために設計されており、そのアーキテクチャは特に画像とビデオのレンダリングに適しています。

しかし、近年ではGPUの計算能力が広く認識され、ディープラーニングやAIなどの領域でも使用されるようになりました。

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GPUの主な種類と利用方法

GPUの主な種類には、CPUなどに統合された内蔵GPUと、CPUとは独立して搭載される単体型GPUがあります。

単体型GPUはPCだけでなく、自社で運用するGPUサーバーにも搭載されます。また、自社でGPUを用意せず、クラウド上のGPUを利用する方法もあります。

内蔵GPU

内蔵GPUは、CPUなどに組み込まれたGPUです。追加のグラフィックボードを用意せずに画面表示や画像処理を実行することができます。

文書作成や表計算などの一般的な業務には適していますが、大規模なAIモデルの学習など、高負荷な処理には利用しにくい傾向があります。

単体型GPU

単体型のGPUは、CPUとは独立して利用することが可能なGPUです。デスクトップPCであれば、GPUを載せたグラフィックボードを追加する形が一般的です。

映像編集や3D制作のほか、AIモデルの学習・推論にも利用されます。導入時には、求める性能を踏まえて、価格、消費電力、メモリ容量等を確認して購入する必要があります。

例えば、AI処理に活用できる単体型GPUには、次のような製品があります。価格と仕様を比べると、搭載メモリや処理能力によって選択肢が異なることがわかります。

※価格は2026年10月17日時点のドスパラ掲載価格です。購入時には最新の価格と在庫を確認してください。CUDAコア数は仕様の一つであり、実際の処理速度は用途や使用環境によって異なります。

参照：ドスパラ｜NVIDIA RTX PRO 2000 Blackwell
参照：ドスパラ｜NVIDIA RTX PRO 4000 SFF Blackwell

GPUサーバー（オンプレミス）

オンプレミス型のGPUサーバーは、単体型GPUを搭載し、AIモデルの学習や推論などに利用するサーバーを自社環境で利用する方法です。

複数人で計算資源を共有でき、社内データを使った継続的なAI開発などでも活用することができます。

例えば国内では、ジーデップ・アドバンス社がNVIDIA搭載のGPUサーバーの販売を行っています。

参照：株式会社ジーデップ・アドバンス｜GSV-IEMSM-4U4G

GPUサーバー（クラウド）

クラウド型のGPUは、クラウド事業者のサーバーに搭載されたGPUを、インターネット経由で利用する方法です。

自社でGPUサーバーを購入・管理することなく、モデルの検証や学習を行うことができます。

例えば、ハイレゾ社の提供するGPUSOROBANというGPU提供に特化したサービスや、主に学習や検証用途等で活用可能なGoogle Colab等がありますし、もちろん、AWSやAzure、GCPなどのクラウドプラットフォーム経由で利用することも可能です。

参照：株式会社ハイレゾ｜GPUSOROBAN
参照：Google｜Colab

GPUの需要が高まる理由

GPUは、大量の計算を並列に処理できるという特徴から、AIモデルの学習用途だけでなく、Llama等の学習済みの基盤モデル等を使って画像や文章を生成（推論）する際にも活用されるため、AIの利用拡大とともに需要がますます高まっています。

AIモデルの学習

ディープラーニング型のAIモデルの開発においては、大量のデータを用いて、AIモデルの精度を高めるため、パラメータを繰り返し調整していきます。こうした計算をGPUで並列処理することで、モデルの学習や実験にかかる時間を短縮することができます。

従来のAIモデル開発で多かった画像認識モデルの開発に加え、近年では、生成AIの基盤モデルのファインチューニングや、既存モデルを特定の用途に合わせて追加学習する際にもGPUが使われます。モデルやデータが大きくなるほど、必要な計算資源も増えます。

関連記事：「ディープラーニングとは？機械学習との違い・使い分け方法・注意点を解説」
関連記事：「基盤モデルとは？代表的モデル・AI開発での導入方法・メリット・選び方について解説」
関連記事：「AI開発の進め方は？構想・PoC・実装・運用の4フェーズと生成AI時代の注意点を徹底解説」

画像・動画生成

近年、画像生成AIもビジネスで活用されることが多くなってきました。

画像生成AIは、プロンプトでの指示に応じて画像を作る際に多くの計算を行います。その際、GPUを利用することで、画像の生成や修正に必要な処理を高速化することができます。また、動画生成では連続する多数の画像を扱うため、さらに多くの計算資源が必要になります。

オープンウェイトで公開されているStable Diffusionなどの画像生成モデルを自分のPCで動かす場合などでも多く使われています。

関連記事：「画像生成AIとは？おすすめサービス厳選！ビジネス活用事例や注意点、比較ポイントも解説」
関連記事：「Stable Diffusionとは？商用利用できる？特徴・使い方・メリット・注意点を徹底解説」

参照：Hugging Face｜Reduce memory usage

ローカルLLMの実行

公開されているオープンウェイトのLLMを活用し、ローカルLLMとして、自社のPCやサーバーで活用する取り組みも増えてきています。この際GPUは、入力に対する回答を生成する処理（推論）を高速化するために使われます。

機密文書や個人情報など、クラウドのLLMにアップロードすることが控えたいが、LLMを業務で活用したい、というケースにおいて、ローカルLLMは選択肢となってきています。

例えば、OpenAIのgpt-oss、GoogleのGemmaなどのモデルがありますが、求める性能を実現するためのモデルのパラメータ数とGPUのメモリ量などを考慮して、GPUを検討する必要があります。

関連記事：「オープンソースLLMとは？代表モデル11シリーズ・ダウンロード数・比較と選び方を解説！」
関連記事：「ローカルLLMとは？特徴・おすすめモデル・必要なPCスペック・構築方法を解説」

参照：Google AI for Developers｜Gemma 4 model overview

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GPUについてよくある質問まとめ

まとめ

この記事では、GPUの基本概念からその特性、AIとの関連性、そしてなぜ現代社会でGPUが重要になっているのかについて詳しく解説しました。

GPUは、高い計算能力と優れた並列処理能力を持ち、ビッグデータの解析、複雑な科学計算、リアルタイムのデータ処理、そしてディープラーニングの加速など、多方面で活用されています。ビッグデータやAIの活用がさらに進む中、GPUへの注目度もより高まっていくでしょう。

企業としては、AIプロジェクトの計画を慎重に立てる必要があります。GPU調達の見通しを立て、代替手段の検討も進めておくことが重要です。例えば、クラウドサービスの活用や、AIに特化したチップの採用なども選択肢の一つとなるでしょう。