ゼロから学ぶ計算の達人！GPUとFPGAの違いを徹底解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
パソコンやスマートフォンの性能を語る際、計算を担当するパーツの話は欠かせません。最近ではAIの進化に伴い、特定の計算が得意なチップの名前を耳にする機会も増えました。
ところで、みなさんはGPUとFPGAという言葉を聞いたことがありますか。どちらも計算を高速化するための道具ですが、その中身は驚くほど異なります。今回は、研修講師として、この二つの違いをどこよりも分かりやすくお伝えします。
そもそもGPUとは何者か
GPUは、日本語で画像処理装置と呼びます。もともとは、テレビゲームなどの綺麗なグラフィックスを画面に映し出すために開発されました。
何万個もの小さな計算機がぎっしり詰まっているイメージを浮かべてみてください。これらは、単純な計算を同時に、そして大量にこなすことが大得意です。
専門用語：並列演算
GPUの強みを一言で表すと、並列演算です。
これは、小学校の給食当番に例えると分かりやすいでしょう。100人分のカレーを、1人の超優秀なシェフが作るのではなく、100人の子供たちが一斉に盛り付けるような状態です。一人ひとりの力は小さくても、同時に作業すればあっという間に終わりますよね。
FPGAは変幻自在の魔法のチップ
一方でFPGAは、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイの略称です。直訳すると、現場で書き換え可能な論理回路の並び、という意味になります。
GPUが最初から使い方が決まっている既製品の道具だとすれば、FPGAはレゴブロックのようなものです。電気信号を流す通り道を、後から自由自在に組み替えることができます。
専門用語：ハードウェア・アクセラレーション
FPGAの最大の特徴は、ハードウェア・アクセラレーションが可能である点です。
一般的な計算機は、ソフトウェアというマニュアルを読みながら計算を進めます。しかしFPGAは、その計算のためだけに専用の滑り台やトンネルを物理的に作るような仕組みです。マニュアルを読む手間がない分、特定の作業において圧倒的なスピードを発揮します。
GPUとFPGAのメリットとデメリット
どちらが優れているかという話ではなく、用途によって使い分けることが大切です。以下の表で、それぞれの個性を比較してみましょう。
| 項目 | GPU | FPGA |
| 得意分野 | 大量の単純作業（AI学習など） | 超高速な反応（株の取引や通信） |
| 柔軟性 | ソフトを入れ替えれば何でもできる | 回路構成そのものを変えられる |
| 消費電力 | かなり大きい（熱くなりやすい） | 比較的少ない（効率が良い） |
| 開発の難易度 | プログラミングができればOK | 回路設計の深い知識が必要 |
GPUの弱点は、電力をたくさん消費することです。皆さんのパソコンが、重い作業をしているときにファンが激しく回るのは、GPUが必死に計算して熱を出しているからです。
対してFPGAの弱点は、使いこなすのが非常に難しいことです。回路を自分で組み立てるようなものですから、専門的な修行が必要になります。
計算能力を数式で考えてみよう
計算の効率を考える際、全体の処理能力は以下の要素で決まります。
処理能力 = 1秒間の計算回数 
GPUはこの
一方で、特定の回路における遅延（レイテンシ）を計算する場合、このようなイメージになります。
合計の遅延 = 回路を通過する時間 
FPGAは、この回路を通過する時間そのものを極限まで削ぎ落とすことができるのです。
まとめと今後の学習指針
いかがでしたか。
GPUは大人数で一斉に作業するチーム、FPGAは特定の作業のために特化した専用の装置、という違いが見えてきたのではないでしょうか。
もし皆さんが今後、AIのモデルを作ってみたいと思うなら、まずはGPUの世界を覗いてみてください。Pythonなどの言語を使って、すでに用意された強力なパワーを借りるのが近道です。
逆に、電子工作やロボットの制御、あるいはミリ秒単位の速度を競う通信の世界に興味があるなら、FPGAの学習に挑戦してみてください。ハードウェアを自分で作り上げる喜びは、何物にも代えがたい経験になりますよ！
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投稿者プロフィール
- 代表取締役
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セイ・コンサルティング・グループ株式会社代表取締役。
岐阜県出身。
2000年創業、2004年会社設立。
IT企業向け人材育成研修歴業界歴20年以上。
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学生時代は趣味と実益を兼ねてリゾートバイトにいそしむ。長野県白馬村に始まり、志賀高原でのスキーインストラクター、沖縄石垣島、北海道トマム。高じてオーストラリアのゴールドコーストでツアーガイドなど。現在は野菜作りにはまっている。
