• 第2章 GPUと専用計算機の仕組み
• 
  章トップ（目次）
  
• 
  2-1 GPUとは何か
  
• 
  2-2 並列計算モデル（SIMD / SIMT）
  
• 
  2-3 GPUのメモリ階層と帯域
  
• 
  2-4 スレッド管理とスケジューリング
  
• 
  2-5 GPUが得意な処理・不得意な処理
  
• 
  2-6 GRAPE計算機の誕生
  
• 
  2-7 GRAPE-1の構造と思想
  
• 
  2-8 GRAPE-DRとASIC化
  
• 
  2-9 CPUとGPUの違い
  
• 
  2-10 専用計算機の思想とFPGAへの継承
  
• 
  ▶ 第3章 FPGAの仕組みへ
  

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第2章 GPUの仕組み

第2-7節 GPUの応用分野

GPUはもともと
画像描画専用のプロセッサ
として設計されましたが、
現在では幅広い分野で利用されています。

3Dグラフィックス・映像処理

GPUの原点とも言える分野です。

• ゲームのリアルタイム描画
• 映画・CG制作
• 映像のエンコード・デコード

大量のピクセルやポリゴンを
並列に処理できる点が強みです。

画像処理・信号処理

GPUは、

• フィルタ処理
• 畳み込み演算
• エッジ検出

といった
同じ計算を繰り返す処理
に非常に適しています。

科学技術計算

GPUは
高い演算性能と電力効率から、

• 物理シミュレーション
• 気象予測
• 流体解析

などの分野で活躍しています。

スーパーコンピュータでも、
CPUとGPUの併用が一般的になっています。

機械学習・AI

近年、
GPUの最も重要な応用分野の一つが
機械学習・AIです。

• ニューラルネットワークの学習
• 推論処理
• 大規模行列演算

これらは
GPUの並列演算能力と
非常に相性が良い処理です。

データ分析・金融分野

GPUは、

• 大量データの統計処理
• リスクシミュレーション
• 高速な数値計算

にも利用されています。

短時間で多数の試行を行える点が
強みです。

組み込み・エッジ分野

近年では、

• 自動運転
• ロボット制御
• 画像認識カメラ

など、
組み込み機器でも
GPUが使われるようになっています。

GPUが向かない処理

一方で、
GPUが不得意な処理もあります。

• 分岐が多い処理
• 処理順序が重要な処理
• 少量データの制御処理

これらはCPUの方が適しています。

設計上のまとめ

GPUは、

• 同じ処理を大量データに適用する
• 高い並列性を活かす

ことで真価を発揮します。

CPUとGPUを
適材適所で使い分ける
ことが、
現代のシステム設計では重要です。

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これで第2章「GPUの仕組み」は完了です。

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