GPU （グラフィックス・プロセッシング・ユニット）

グラフィック・プロセッシング・ユニットGPU）は、コンピュータ・グラフィックスや画像の作成とレンダリングを高速化するために設計された特殊な電子回路です。 コンピュータ・グラフィックスや画像のレンダリングを高速化するために設計された特殊な電子回路である。その起源は その起源はゲームとビデオレンダリングにありますが、GPU そのユニークなアーキテクチャにより、現代のコンピューティングにとって重要なコンポーネントへと進化しました。 そのユニークなアーキテクチャのためです。タスクを逐次処理する標準的なプロセッサーとは異なり、GPU 何千もの小さな効率的なコアで構成されています。 より小さく効率的なコアで構成され、同時に大量のデータ・ブロックを処理することができます。この並列アーキテクチャにより この並列アーキテクチャにより、GPUは以下の分野で不可欠な存在となっている。 人工知能（AI）と 機械学習（ML）の分野で不可欠なものとなっている。 複雑なアルゴリズムの学習に必要な時間を大幅に短縮します。

並列コンピューティングの力

GPU 核となる利点は並列コンピューティングにある。 最新のAIワークロード、特に ディープラーニング（DL）や 特にディープラーニング（DL）やニューラルネットワーク（NN）を含む最新のAIワークロードは、計算集約的だが反復的な行列演算に大きく依存している。 演算集約的だが反復的である。GPU 、これらのタスクを数千のコアに分割し、それらをすべて実行することができます。 コアに分割し、一度に実行することができます。

この能力は、GPUが学習できることを実証した AlexNetアーキテクチャーは、GPUがCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を学習できることを実証した。 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) を従来のプロセッサーよりも大幅に高速に学習できることを実証した。今日、この高速化により、研究者は モデルの学習を数週間ではなく数時間で実行できるようになった。計算 これらのデバイスの計算スループットは、しばしば FLOPS（1秒あたりの浮動小数点演算数）で測定されることが多い。 で測定されることが多い。

ハードウェアの違い：GPU 対CPU 対TPU

GPUがハードウェアの中でどのような位置づけにあるかを理解するためには、GPUを他の一般的なプロセッサーと比較することが役立ちます：

• CPU （中央演算処理装置）:CPU コンピュータの汎用の「頭脳」であり、シーケンシャルなタスクや複雑なロジックを処理するために、より少数でより強力なコアで設計されている。 シーケンシャルなタスクや複雑なロジックを処理する。オペレーティング・システムの実行には理想的だが、AIが必要とする大規模な並列処理には効率が悪い。 AIが必要とする大規模な並列処理には効率が悪い。
• GPU （グラフィックス・プロセッシング・ユニット）：スループットのために最適化されたGPU 、並列タスクに優れています。大手 メーカー NVIDIAや やAMDなどの大手メーカーは、以下のような堅牢なエコシステムを提供しています。 CUDAやROCmのような堅牢なエコシステムを提供しており、開発者はこのパワーを直接活用することができます。 AIアプリケーションに直接活用することができます。
• TPU Tensor 処理ユニット）:TPU 、機械学習ワークロードを高速化するためにGoogle Cloudが開発したASIC（特定用途向け集積回路）です。 Google Cloudによって開発Google れた特定用途向け集積回路（ASIC）である。 TPUは、以下のようなフレームワークのtensor 演算に非常に効率的である。 TensorFlowTPUは、TensorFlowのようなフレームワークでのテンソル演算では非常に効率的だが、GPUの方がより幅広いタスクに対応できる。 より汎用的であることに変わりはない。

AIの実世界での応用

GPU アクセラレーションの導入は、さまざまな業界のイノベーションに拍車をかけている：

• 自律走行：自動運転車には、カメラ、レーダー、LiDARセンサーからのデータをリアルタイムで処理する必要がある、 LiDARセンサーからのデータをリアルタイムで処理する必要があります。GPUは次のような機能を提供します。 オブジェクト検出モデル GPUは、歩行者、他の車両、交通標識を瞬時に識別する物体検出モデルを強化します。 自動車におけるAI
• 医療イメージング：ヘルスケアでは、GPUがMRIやCTなどの高解像度スキャンの解析を加速します。 やCTなどの高解像度スキャンの解析を高速化します。これにより、画像分割モデル が腫瘍や臓器を正確に描出できるようになり、放射線科医がより迅速で正確な診断を下せるようになります。この この技術は ヘルスケアにおけるAI。

モデル学習にGPUを活用する

を使用する場合 ultralytics パッケージでは、GPU 利用することでトレーニングプロセスを劇的にスピードアップすることができる。この ライブラリはハードウェアの自動検出をサポートしていますが、ユーザーが手動でデバイスを指定してGPU 確実に利用することもできます。 を利用することもできます。

次の例は、最初に利用可能なGPU YOLO11 モデルをトレーニングする方法を示しています：

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # Load a pretrained YOLO11 model

# Train the model using the GPU (device=0)
# This command utilizes the parallel processing power of the GPU
results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, device=0)

最適化とエッジ展開

トレーニングだけでなく、GPUは次のような場面でも重要な役割を果たします。 モデルの展開。以下を必要とするアプリケーションでは リアルタイム推論を必要とするアプリケーションでは、トレーニングされたモデルはしばしば のようなツールを使って最適化されます。 NVIDIA TensorRTまたは ONNX Runtimeのようなツールを使って最適化されます。これらのツールは、ニューラルネットワークを再構築して、GPU固有のアーキテクチャーを最大限に活用し、レイテンシーを削減します。 GPU固有のアーキテクチャを最大限に活用し、レイテンシを削減します。さらに さらに、エッジAIの台頭により、コンパクトで電力効率に優れ、高度な処理を実行できるGPUの開発が進んでいる、 電力効率に優れたGPUが開発されるようになった。 コンピュータ・ビジョン（CV）タスクをローカル クラウド接続への依存を減らすことができます。