CPU対GPU対NPU：その違いは？

AIの出現により、新しいタイプのコンピューターチップがますます使われるようになるだろう。CPU、GPU、そして最近ではNPUという言葉を聞いたことがあるだろう。これらの異なるコンピューティング・ユニットの違いと、その最適な使い方を紐解いてみよう。その前に、歴史のお勉強を。

1960年代に初めて登場したCPU（中央演算処理装置）は、すべてのコンピュータの心臓部であり、すべての基本的な操作を実行する役割を担っている。汎用性が高く、さまざまな命令や操作を処理できるように設計されているため、オペレーティング・システムや生産性ソフトウェア、その他多くの汎用アプリケーションを実行するのに理想的です。しかし、最初の3Dビデオゲームや高度なグラフィックス・アプリケーションの出現により、CPUの限界が明らかになりました。汎用コンピューティング用に設計されたCPUのアーキテクチャは、グラフィックスを多用するアプリケーションや科学シミュレーションで必要とされる大規模な並列処理には最適化されていなかったのだ。

しかし、グラフィックスを多用するアプリケーションや科学シミュレーションで必要とされる大規模な並列処理の需要が高まるにつれ、CPUや演算コプロセッサの限界が明らかになった。このため、1990年代にグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）が開発され、瞬く間に大量のデータの並列処理に特化した不可欠な存在となった。GPU（統合型グラフィックス・チップまたはスタンドアローン・グラフィックス・カードとして利用可能）は、複数の演算を同時に実行できる数百から数千の小型の専用コア（ALU：Arithmetic Logic Units）で構成されており、グラフィックスのレンダリングや、最近ではディープラーニング・モデルの学習と展開に理想的なものとなっている。

ここ数年、ニューラル・プロセッシング・ユニット（NPU）と呼ばれる新しいカテゴリーが登場した。演算コプロセッサやGPUが浮動小数点演算や大量データの並列処理を高速化してきたのに対し、NPUは画像認識、自然言語処理、機械学習などの人工知能（AI）や機械学習（ML）のワークロードに不可欠な行列の乗算や加算を効率的に処理するように設計されている。

実際には、CPU、GPU、NPUはすべて最新のコンピュータの動作に不可欠なものだが、それぞれが異なるタイプの計算やレンダリングに最適化されている。それを分解してみよう。

あらゆるコンピューティング・デバイスの中心にあるのがプロセッサであり、しばしばシステムの「頭脳」と呼ばれる。複雑な意思決定を必要とするアプリケーションやタスクを管理するために設計されたアーキテクチャのおかげで、その多用途性と汎用コンピューティング能力で知られています。

強み

• 互換性
  ほぼすべてのソフトウェア・アプリケーションはCPU上で動作するように設計されているため、既存のシステムとのシームレスな統合が可能です。
  
• 多用途性
  オペレーティングシステムの実行であれ、複雑なアルゴリズムの実行であれ、CPUは多様なワークロードを容易に処理できる。

弱点

• 限られた並列性
  従来のCPUは、並列タスクを効率的に処理することができないため、並列コンピューティングシナリオにおいてボトルネックとなる。
  
• スケーリングコスト
  AIワークロードのニーズを満たすためにCPUベースのコンピューティングを実装することは、特に大規模な展開の場合、法外なコストがかかる可能性がある。
  
  

もともとはビデオゲームのグラフィックスをレンダリングするために設計されたGPUは、ディープラーニングや画像処理など、他の追随を許さない並列処理能力でAIのゲームを変えた。

CPUとは異なり、GPUは何千もの計算タスクを同時に並列処理することに優れており、複雑なニューラルネットワークの訓練や運用に不可欠だ。

強み

• 並列処理能力
  並列計算に最適化された数千のコアを持つGPUは、ますますリアルなグラフィックスを可能にします。また、AIワークロードを劇的に高速化し、トレーニング時間を数週間から数時間に短縮します。
• スケーラビリティ
  複数のGPUのパワーを並列に活用することで、企業は進化するニーズに合わせてAIインフラをシームレスに拡張できる。

弱点

• 具体的な使用例
  GPUは並列処理タスクを得意とするが、シーケンシャルまたはシングルスレッド・アプリケーションでは効率が低く、汎用性が制限される場合がある。

AIイノベーションの探求において、NPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）という新たなプレーヤーが登場した。ニューラルネットワークの計算を高速化するためにゼロから設計されたNPUは、ディープラーニングやAIワークロードの需要に対応するように設計されています。NPUは、ハードウェアとソフトウェアの最適化により、比類ないパフォーマンスと電力効率を実現します。

強み

• AIに特化した最適化
  NPUは、ニューラルネットワークの処理とトレーニングを高速化するために特別に設計されており、CPUやGPUよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
  
• エネルギー効率
  NPUは、不要な演算を最小限に抑え、演算効率を最大化することで、CPUやGPUと比較して消費電力を大幅に削減し、バッテリー駆動のデバイスやIoTアプリケーションに最適です。
  
• エッジコンピューティング機能
  NPUは、低レイテンシーとリアルタイムデータ処理が不可欠なエッジコンピューティング環境での使用に適しています。

弱点

• 開発の複雑さ
  NPU向けにソフトウェア・アプリケーションを開発・最適化するには、専門的な知識とツールが必要であり、開発コストと市場投入までの時間を増大させる可能性がある。
  
• 限定された汎用性
  NPUはAIに特化したタスクには優れているが、汎用的なコンピューティングタスクには適していないため、その適用範囲は限定される。