なぜGPUは画像処理以外の計算をするのですか?

GPUは画像処理に特化していますが、よく考えてみると「膨大な単純計算」というのは画像処理以外にもありそうです。 たとえば近年注目を集めているのはビッグデータ、機械学習で用いる手法の１つであるニューラルネットワーク、そして仮想通貨です。 ビッグデータは膨大なデータを蓄積しており、その処理には無数の単純計算を含みます。 ニューラルネットワークは無数のニューロンの階層構造を持ち、学習の度にニューロンごとに計算してパラメータを修正する仕組みになっています。 仮想通貨では「マイニング」（取引情報を承認する作業）に膨大な単純計算を伴います。 こうした作業に、人海戦術的な並列計算に特化したGPUが有用なのです。 このように、画像処理以外の計算をするGPUが「GPGPU」です。

高性能のGPUってどうなの?

GPUは、 高性能になるほど値段が高くなりやすい です。 「性能が高ければ高いほどできることが増えてよい」と考えてしまうと、必要以上の性能と値段になることも少なくありません。 高性能なGPUを選んでも、使わなければ無駄になってしまいます。 自分の用途を明確にして、適切な性能のGPUを選ぶ ことで、値段が高くなりすぎないように注意しましょう。 「コストを抑えたい」という方は、性能と値段のバランスを見て選ぶことをおすすめします。 高性能のGPUは、 消費電力が多い ことにも注意が必要です。 3Dグラフィックスを駆使したゲームを長時間プレイするなど、負荷がかかるほど消費電力は多くなります。

cpuとGPUの違いは何ですか?

CPUもGPUもパソコンやサーバーが機能するために必要な「計算処理を行う」という点は同じです。 前項で「CPUはパソコンやサーバーにあたる頭脳。 GPUは画像描写専門の頭脳」という話をしました。 しかし、画像処理の専門家がそれ以外の計算処理もすることがある (GPGPU)わけです。 こうなってくると、GPUとCPUの違いが分かりづらくなってきますね。 そこで、ここではその違いについて簡単な表にまとめて比較してみましょう。 GPUはCPUの数倍～100倍以上の計算速度を実現することがある。 この表の内容について、もう少し具体的にイメージするために、3Dゲームを例に説明してみます。 たとえば3Dゲームでは、精細な映像が、流れるようにモニタ上に映し出されます。