• 第3章 FPGAの仕組み
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  章トップ（目次）
  
• 
  3-1 FPGAとは何か
  
• 
  3-2 論理回路の基本構成（LUT / FF）
  
• 
  3-3 配線資源とスイッチ構造
  
• 
  3-4 クロックと同期設計
  
• 
  3-5 FPGAの設計方法（HDL）
  
• 
  3-6 CPU・GPU・FPGAの違い
  
• 
  3-7 構成データと再構成
  
• 
  3-8 タイミング設計と制約（STA）
  
• 
  3-9 配置配線（Place & Route）
  
• 
  3-10 I/Oとピン制約
  
• 
  3-11 CPU・GPU・FPGAの本質的違い
  
• 
  ▶ 第2章 GPUの仕組み
  

GPUが得意・不得意な処理

GPUは万能な計算機ではありません。
その設計思想を理解すると、
得意な処理と不得意な処理
がはっきり分かれます。

GPUが得意な処理

GPUが最も力を発揮するのは、
同じ処理を大量のデータに適用する
場合です。

• 画像・映像処理（フィルタ、変換）
• 3Dグラフィックス描画
• 行列演算・ベクトル演算
• 機械学習（ニューラルネット）
• 物理シミュレーション

これらはすべて、
高いデータ並列性
を持っています。

GPUが苦手な処理

一方、GPUは
制御が複雑な処理
を苦手とします。

• 分岐が多い処理（if / switch）
• データ依存の強い逐次処理
• 小さなデータを少数回処理
• 頻繁なメモリ確保・解放

ワープ内で分岐が発生すると、
実行が直列化
されてしまいます。

CPUとの役割分担

実際のシステムでは、
CPUとGPUは
役割分担
して使われます。

• CPU：制御・分岐・管理
• GPU：大量データの演算

CPUが司令塔となり、
GPUが演算部隊として動きます。

FPGAとの違い

FPGAは、
処理そのものを
専用回路として構成
できます。

そのため、

• 低レイテンシ
• 決定論的動作

が求められる用途では、
GPUよりFPGAが選ばれる場合もあります。

まとめ

GPUは
並列性の高い演算を高速に処理する装置
です。

CPU・GPU・FPGAを
適材適所で使い分けることが、
現代の計算機設計の基本です。

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