CPU・GPU・NPUの役割と使い分け
はじめに
AIはソフトウェアですが、
実際に計算をしているのはハードウェアです。
「AIはクラウドにある」「スマホの中で動いている」
こうした説明は間違いではありませんが、
どこで・何が・どう計算されているのか は、あまり語られていません。
この記事では、AIを支える
CPU・GPU・NPU という3つの計算装置の役割を整理します。
AIは「計算の塊」である
AIの正体は、突き詰めると
大量の掛け算と足し算です。
文章生成も画像認識も、
- 数値を並べ
- 数値を掛け
- 結果を足し合わせる
という処理の繰り返しで成り立っています。
つまりAIの性能は、
どれだけ速く、どれだけ大量に計算できるか に大きく依存します。
CPUとは何をしているのか
CPUは、いわゆる「頭脳」と呼ばれる存在です。
CPUの特徴は、
- 汎用的な処理が得意
- 複雑な分岐や制御に強い
- 少量の計算を正確にこなす
AIにおいてCPUは、
- 全体の制御
- データの受け渡し
- AI以外の処理
を担当します。
AI計算の主役ではないが、司令塔
それがCPUの役割です。
GPUがAIを加速させた理由
GPUはもともと、
画像を描画するための装置でした。
しかしGPUは、
- 同じ計算を
- 大量に
- 同時並行で処理できる
という特徴を持っています。
AIの計算は、
- 同じ掛け算を
- 膨大な数だけ
- 一気に行う
ため、GPUとの相性が非常に良かったのです。
この一致によって、
ディープラーニングの実用化が一気に進みました。
NPUとは何か
NPU（Neural Processing Unit）は、
AI専用に設計された計算装置です。
GPUよりさらに踏み込み、
- AIでよく使う計算だけに特化
- 無駄な機能を省略
- 消費電力を抑える
という思想で作られています。
スマホや組み込み機器で
AIをリアルタイムに動かす ために不可欠な存在です。
なぜスマホAIはクラウド不要になってきたのか
以前のスマホAIは、
- 撮影 → クラウド送信
- サーバーでAI計算
- 結果を受信
という流れでした。
しかしNPUの登場により、
- 撮影
- AI処理
- 結果表示
を 端末内で完結 できるようになっています。
これが、
- 高速化
- 省電力化
- プライバシー向上
につながっています。
学習と推論で使われる装置は違う
AIには大きく分けて、
- 学習
- 推論
という2つの段階があります。
- 学習：GPUや大型サーバーが主役
- 推論：NPUやCPUが主役
用途によって、
最適な計算装置はまったく異なる のです。
「AIがどこで動くか」を知る意味
AIを理解するうえで重要なのは、
ソフトだけでなく ハードの制約 です。
- なぜスマホAIは軽い処理だけなのか
- なぜ学習はクラウドで行われるのか
- なぜGPU不足が問題になるのか
これらはすべて、
計算装置の役割分担 を知ることで説明できます。
まとめ
- AIは大量の計算によって成り立っている
- CPUは制御、GPUは大量並列計算、NPUはAI特化
- GPUがAIの発展を加速させた
- NPUがオンデバイスAIを可能にした
- AIはハードウェアと切り離せない技術である
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