NVIDIA

絵を描く、動画を滑らかに動かすといった役割を担う部品である画像処理装置、略して画像処理器。この画像処理器は、元々はパソコンで画像を扱うためだけに作られました。しかし、この画像処理器はたくさんの計算を同時に行うことができるという優れた力を持っています。この力に目をつけた技術者たちは、画像処理以外の計算にもこの力を使えないかと考えました。これがまさに、画像処理器を用いた汎用計算、略して汎用画像処理計算の始まりです。 汎用画像処理計算とは、画像処理器が持つ同時計算処理能力を、本来の画像処理以外の様々な計算作業に活用する技術のことです。例えば、複雑な科学技術計算や大量の情報の分析など、従来は中央処理装置、略して演算処理器が担っていた計算処理の一部を画像処理器に肩代わりさせることで、処理速度を飛躍的に向上させることができます。 演算処理器は、複雑な計算を一つずつ順番に処理していくのに対し、画像処理器は簡単な計算を大量に同時に行うという特徴があります。例えるなら、演算処理器は熟練の職人が一つずつ丁寧に作品を作り上げるのに対し、画像処理器はたくさんの作業員が流れ作業で同じ製品を大量に生産するようなものです。大量の同じ作業を同時に行う必要がある場合には、画像処理器の方が圧倒的に速く処理を終えることができます。 このように、汎用画像処理計算は、画像処理器の並列処理能力を活用することで、様々な分野の計算処理を高速化できる革新的な技術です。近年では、人工知能の学習や仮想通貨の計算、医療分野での画像診断など、様々な分野で活用されており、今後も更なる発展が期待されています。

図形を描く処理に特化した電子部品である画像処理装置（GPU）は、近年、その用途を大きく広げています。元々は画面に映し出される映像や画像の処理を高速に行うために設計されたものですが、画像処理以外の様々な計算にも利用できることが分かり、汎用的な計算処理にGPUを使う技術、それが「GPGPU」です。 GPUは、単純な計算を同時に行うことを得意とする小さな処理装置を多数搭載しています。この多数の処理装置が同時並行で働くことで、膨大な計算を素早くこなすことができます。一方、パソコンの頭脳である中央処理装置（CPU）は、複雑な計算を高速処理することに優れていますが、同時に行える作業の数はGPUに及びません。例えるなら、CPUは少数精鋭の熟練職人、GPUは多数の一般作業員といったところでしょうか。複雑な家具作りは熟練職人のCPUが得意ですが、単純作業の繰り返しであるレンガ積みは、多数の作業員で同時並行作業を行うGPUの方が効率的です。 GPGPUは、このGPUの並列処理能力を活かすことで、従来CPUで行っていた計算を高速化します。膨大な量の情報の分析や、未来予測のための模擬実験など、並列処理に適した作業において、GPGPUはCPUよりも高い性能を発揮します。最近では、人工知能の学習や、大量の情報の分析といった分野で注目を集めています。人工知能は大量の情報を学習することで賢くなりますが、この学習過程は並列処理に適しており、GPUの得意分野なのです。そして情報の量は日々増加しており、その処理能力の需要はますます高まっています。GPGPUは、従来の計算機の限界を突破する可能性を秘めた技術であり、膨大な量の情報の処理が求められる現代社会において、今後ますます重要な役割を担っていくと考えられます。