AI開発の頭脳戦！GPUとTPU、どちらを選ぶのが正解なのか徹底解説
山崎講師こんにちは。ゆうせいです。
最近、ニュースや技術記事で「GPU」や「TPU」といった言葉を目にすることはありませんか？
「なんとなく速そうなコンピュータの部品」というイメージはあるけれど、具体的に何が違うのか説明してと言われると、ちょっと困ってしまいますよね。
今日は、AI学習の現場で研修講師をしている私が、この2つの違いを高校生でもわかるように、噛み砕いてお話しします。
これからAIを学びたいと思っている皆さん、準備はいいですか？
そもそも、なぜCPUじゃダメなの？
本題に入る前に、皆さんが普段使っているパソコンに入っている「CPU」について触れておきましょう。
CPUは、例えるなら「超優秀な数学教授」です。難しい微分積分から、小説の執筆、スケジュールの管理まで、一人で何でもこなせます。しかし、あくまで「一人」なので、単純な計算ドリルを1万問解くような作業には時間がかかってしまいます。
そこで登場するのが、GPUやTPUといった「AI向けのチップ」です。これらは、難しいことはできないけれど、計算ドリルだけは爆速で解く「1万人の計算特化チーム」のような存在なのです。
これを専門用語で 並列処理 と言います。AIの開発では、この「単純な計算の物量作戦」が非常に重要なのです。
GPUは「クラスの人気者」万能選手
まず、GPUについて解説しましょう。正式名称は Graphics Processing Unit と言います。
もともとは、3Dゲームの映像を綺麗に映し出すために作られたパーツでした。画面上の何百万という「画素（ピクセル）」の色を、一斉に変化させる処理が得意です。この能力が、偶然にもAIの計算とそっくりだったため、AI開発で爆発的に使われるようになりました。
GPUの特徴
GPUは、例えるなら「1000人の小学生」です。一人ひとりは単純な足し算しかできませんが、1000人で一斉に取りかかれば、とてつもないスピードで宿題が終わりますよね。
しかも、GPUは画像処理だけでなく、動画編集や暗号資産の計算など、いろいろなことに使えます。この「汎用性」が最大の魅力です。
メリットとデメリット
- メリット
- 手に入りやすい：家電量販店でパーツとして売っているので、自作PCに組み込むことができます。
- 情報が多い：世界中で使われているので、エラーが出てもネットで検索すればすぐに解決策が見つかります。
- デメリット
- 電力を食う：高性能なGPUは、ドライヤー並みに電気を使います。電気代が少し心配ですね。
TPUは「Googleが生んだ職人」一点特化
次に、TPUです。これは Tensor Processing Unit の略で、Googleが「AIのためだけ」に作り出した専用のチップです。
もしGPUが「何でも切れる万能包丁」だとしたら、TPUは「キャベツの千切り専用の巨大スライサー」です。他の料理には全く使えませんが、キャベツの千切り（AIの計算）に関しては、世界一の速さを誇ります。
TPUが得意な計算
AIの中身は、巨大な「行列」という数字の表でできています。
TPUは、この行列の掛け算を効率よく行うために設計されました。
数式で表すと、以下のような計算をひたすら高速に行います。
入力データ 
この計算において、メモリへのアクセス回数を極限まで減らす工夫がされているため、大規模なデータを扱うときに真価を発揮します。
メリットとデメリット
- メリット
- 圧倒的な速さ：特定のAIモデルにおいては、GPUの何倍もの速度で学習を完了できます。
- 大規模学習に最適：Google Cloudというサービスを通じて、スーパーコンピュータ並みの性能を簡単に利用できます。
- デメリット
- 家では使えない：基本的にクラウドサービス経由でしか利用できません。パソコンショップには売っていないのです。
- 融通が利かない：AI以外の用途には全く使えませんし、対応していないAIプログラムもあります。
結局、どっちを使えばいいの？
表にして整理してみましょう。
| 項目 | GPU | TPU |
| 得意なこと | 画像処理、AI、ゲーム | AI（特に行列演算） |
| 汎用性 | 高い（いろいろ使える） | 低い（AI専用） |
| 向いている人 | 初心者～研究者 | 大規模データを扱うプロ |
皆さんがこれからAIプログラミングを始めるなら、まずは GPU をおすすめします。自分の手元で動かせるので、仕組みを理解しやすいからです。
そして、「もっと巨大なAIを作りたい！」「世界中のデータを学習させたい！」となったときに、初めてTPUの利用を検討すれば十分です。
今後の学習の指針
GPUとTPU、それぞれのキャラクターが見えてきましたか？
「道具」を知ることは、エンジニアとしての第一歩です。
次は、実際にPythonというプログラミング言語を使って、GPUを動かすためのライブラリ「PyTorch（パイトーチ）」や「TensorFlow（テンソルフロー）」について学んでみましょう。
まずは「Google Colab」というサービスを使ってみてください。これなら、ブラウザ上で無料でGPUやTPUを試すことができますよ！
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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。
