GPU (グラフィックス・プロセッシング・ユニット）

AIと機械学習における重要性

GPUの並列処理能力は、近年のAIの進歩を支える重要な原動力となっている。ディープ・ニューラル・ネットワークのトレーニングには、膨大な量のデータと、行列の乗算のような計算集約的な演算が必要です。GPUはこれらのタスクを得意とし、従来の中央演算処理装置（CPU）に比べて複雑なモデルの学習に必要な時間を大幅に短縮します。この高速化により、研究者や開発者は、より高速な反復、より大きなデータセットでの実験、より高い精度と速度で物体検出や 画像セグメンテーションなどの問題に取り組むことができます。例えば、Ultralytics YOLO モデルは、リアルタイムビジョンタスクで高いパフォーマンスを達成するためにGPUに大きく依存しています。クラウド・コンピューティング・プラットフォームや専用ハードウェアを介した強力なGPUへのアクセスは、現代のAI開発にとって極めて重要です。

CPUやTPUとの主な違い

GPU、CPU、Tensor プロセッシング・ユニット（Tensor ）は、システム内で連携して動作することが多いが、それぞれ異なるアーキテクチャと最適なユースケースを持っている：

• CPU （中央演算処理装置）：汎用コンピューティング用に設計されたCPUは、シーケンシャルなタスクやシステム操作の管理に優れている。CPUは、さまざまなワークロードで低レイテンシを実現するために最適化された、少数の強力なコアを備えています。CPU GPU比較をご覧ください。
• GPU （グラフィックス・プロセッシング・ユニット）： 並列処理用に最適化されたGPUは、多数のタスクを同時に処理できるように設計された、よりシンプルなコアを数千個搭載しています。そのため、ディープラーニング、グラフィックスレンダリング、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）で一般的なデータ並列計算に最適です。主なプロバイダー NVIDIAやAMDなどがある。
• Tensor Processing Unit）： Google開発されたTPUは、特にMLワークロードを高速化するために設計された特定用途向け集積回路（ASIC）である。 TensorFlowフレームワークを使用している。TPUは特定のtensor 演算に対して高い性能を発揮するが、GPUよりも汎用性に劣る可能性がある。詳細はGoogle TPU ページで確認できる。

GPUは、並列タスクのための高い性能と幅広い応用性のバランスを提供し、NVIDIACUDAや PyTorch.GPU 環境のセットアップは、Dockerのようなツールを使って簡素化できます。詳細はDockerクイックスタート・ガイドをご覧ください。

AIの実世界での応用

GPUは多くの最先端AIアプリケーションに不可欠である：

• 自律走行車：GPUは、カメラ、LiDAR、レーダーからの膨大なデータストリームをリアルタイムで処理し、自動運転車のAIの知覚、進路計画、意思決定を可能にする。テスラのような企業は、自律走行システムにGPUを多用しています。
• 医療画像解析：ヘルスケアにおいて、GPUはMRI、CTスキャン、X線などの複雑な医療画像の解析を加速し、放射線科医が異常を検出し、組織をセグメント化し、診断精度を向上させるのに役立ちます。これは医療画像解析の重要な分野であり、NVIDIA Claraのようなプラットフォームが専門的なツールを提供しています。

GPUは、NVIDIA Jetsonプラットフォームを使用しているようなエッジデバイス上に展開されたモデルのトレーニングにも不可欠です。これらのモデルのトレーニングは、強力なGPU上で行われることが多く、合理化されたワークフローのためにUltralytics HUBのようなプラットフォームを使用することもあります。