【初心者向け】CUDAって何？NVIDIAのGPUで計算を爆速にする魔法を徹底解説！
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
最近、AIやディープラーニングという言葉をよく耳にしますよね。私たちの生活を大きく変えようとしている、とてもエキサイティングな技術です。では、そのAIの頭脳を裏側で支えている「CUDA（クーダ）」という技術のことはご存知でしょうか？
「名前だけなら…」「GPUと関係がある…？」そんな新人エンジニアのあなたに向けて、今回はCUDAの正体をゼロから、そしてどこよりも分かりやすく解説していきます！この記事を読み終える頃には、CUDAがなぜ現代のテクノロジーに不可欠なのか、きっと理解できているはずです。
すべての始まりは「GPU」
CUDAの話をする前に、まずその舞台となる「GPU」について少しだけおさらいさせてください。
あなたのパソコンにも、きっと「CPU」と「GPU」という2つの頭脳が入っています。この2つ、得意なことが全く違うんです。
- CPU (Central Processing Unit)
- 非常に賢く、どんな複雑な命令でも一つ一つ正確にこなす「万能な天才学者」のような存在。
- しかし、一度にたくさんの仕事をするのは苦手です。
- GPU (Graphics Processing Unit)
- 一つ一つの計算は単純なことしかできないけれど、その代わりに数千人もの「働き者」が集まったチームのような存在。
- 元々は、画面に美しい映像を描き出す（グラフィックス処理）ために生まれました。
イメージしてみてください。大学教授（CPU）に、1000個の簡単な足し算が書かれたプリントを渡したとします。教授は一つずつ丁寧に解くので、結構時間がかかってしまいますよね。
では、同じプリントを1000人の小学生の集団（GPU）に渡したらどうでしょう？一人一問ずつ担当すれば、あっという間に全部の計算が終わりませんか？
GPUは、このように「単純だけど大量にある作業」を、ものすごい速さで並列処理するのが得意なんです。
では「CUDA」とは一体何者？
お待たせしました。本日の主役、CUDAの登場です。
一言で言うと、CUDAとは「NVIDIA社が開発した、GPUをグラフィックス処理以外の目的にも使えるようにするための技術（プラットフォーム）」のことです。
先ほどの例えで言えば、1000人の小学生チーム（GPU）は、本来は絵を描く（グラフィックス処理）専門家でした。彼らに計算問題を解かせるための「特別な指導要領や道具一式」、それがCUDAにあたります。
プログラマーはCUDAを使うことで、C++やPythonといった馴染みのあるプログラミング言語で、GPUの持つ圧倒的な並列計算能力を引き出すプログラムを書けるようになるのです。
CUDAのメリット
CUDAがなぜこれほどまでに世界中で使われているのか、そのすごいところを見ていきましょう。
- 圧倒的な計算速度言うまでもなく、これが最大のメリットです。AIの学習や科学技術計算など、膨大な数の単純計算が必要な場面では、CPUだけで計算するのとは比較にならないほどのスピードを発揮します。まさに、計算の世界に革命を起こしたと言っても過言ではありません。
- 豊富な専門ライブラリNVIDIAは、特定の分野に特化した便利なライブラリを数多く提供しています。例えば、ディープラーニング用の「cuDNN」、行列計算用の「cuBLAS」などです。これらは、専門家が最適化したプログラムの部品集のようなもの。利用者は難しい部分を自分で実装しなくても、最高のパフォーマンスを引き出せるのです。
- 幅広い応用分野もはやCUDAはAI開発だけの技術ではありません。
- 天気予報や創薬のシミュレーション
- 高画質な動画のエンコード
- 金融市場の分析
- 仮想通貨のマイニングなど、さまざまな分野でその計算能力が活用されています。
CUDAのデメリット
もちろん、CUDAにも注意すべき点があります。
- NVIDIA製のGPUでしか動かないこれが最も大きな制約です。CUDAはNVIDIAが開発した技術なので、AMD社やIntel社のGPUでは利用できません。これは「ベンダーロックイン」とも呼ばれ、一度CUDAでシステムを組んでしまうと、他の会社のGPUに乗り換えるのが難しくなるという側面も持っています。
- 学習コストがかかるC++などをベースにしているとはいえ、GPUの性能を最大限に引き出すためには、特有の考え方を学ぶ必要があります。「どのデータをCPUからGPUに送るか」「どうやって処理を数千のコアに割り振るか」といった、並列処理ならではのプログラミング作法を習得するには、少し時間が必要です。
- 逐次処理は苦手GPUはあくまで並列処理の専門家。一つ前の処理の結果を待たないと次の処理に進めないような、連続した（逐次的な）タスクは非常に苦手です。そのような処理は、万能な天才学者であるCPUに任せた方が、かえって速く終わることもあります。
計算速度のイメージ
ここで、GPUによる高速化がどれほどのものか、簡単な数式でイメージを掴んでみましょう。
高速化率 = CPUで処理にかかった時間 / GPUで処理にかかった時間
例えば、ある画像処理にCPUでは100秒かかったとします。同じ処理をCUDAを使ってGPUで行ったところ、1秒で終わったとしましょう。その場合、高速化率は 
まとめ：次の一歩へ
さて、今回はCUDAの基本的な概念からメリット・デメリットまでを解説してきましたが、いかがでしたでしょうか？
CUDAとは、「NVIDIA製GPUの並列処理能力を、AI開発や科学計算といった一般的な目的に使うための重要な鍵」である、ということが伝わっていれば嬉しいです。
もしあなたがCUDAの世界にさらに足を踏み入れたいなら、まずは以下のステップで学習を進めてみることをお勧めします。
- 自分のPCにNVIDIA製GPUが搭載されているか確認する。
- NVIDIAの公式サイトから「CUDA Toolkit」をインストールしてみる。
- まずは簡単なサンプルコードを動かして、雰囲気を掴む。
- ベクトルの足し算など、簡単な並列計算プログラムを自分で書いてみる。
初めは専門用語に戸惑うかもしれません。でも、一つ一つの概念を丁寧に追いかけていけば、必ずその面白さとパワフルさを実感できるはずです。GPUの力を解放する冒険に、ぜひ挑戦してみてください！
応援しています！
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