A-1システムの種類・構成 · コンピュータ構成要素

GPU（Graphics Processing Unit）

Graphics Processing Unit

じーぴーゆー

多数の演算コアで大量のデータを並列に処理するプロセッサ。本来は画像の描画処理用だが、行列演算が得意なため、深層学習の学習・推論や科学技術計算にも広く使われる（GPGPU）。生成AIの開発を支える主要な計算資源となっている。

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他の資格での定義

画像処理に特化した演算プロセッサ。大量の並列演算処理が得意で、3Dグラフィックスの描画を高速に行う。近年はAIの学習処理にも広く利用されている。

画像処理に特化したプロセッサ。多数の演算コアを持ち並列処理に優れる。近年は機械学習やHPC（高性能計算）にも活用されている。画像描画の高速化のために開発された。

大量の並列演算に特化したプロセッサ。元々は画像処理用だが、GPGPU（汎用GPU計算）として機械学習の訓練や科学技術計算にも利用される。数千のコアを持ち、行列演算などを大規模に並列処理できる。

画像処理に特化した演算装置。多数の演算コアによる大規模並列処理が可能で、組込みシステムではグラフィックス描画のほか、AIの推論処理やGPGPU（汎用計算）にも活用される。

Past Exams

過去問で 13 回出題（ITパスポート試験 9・応用情報技術者試験 3・基本情報技術者試験 1）。うち 2 回は用語そのものを問う問題です。

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出典: 独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の過去問題。問題文は IPA のサイトの PDF で確認できます。「用語を問う問題」は、この用語の説明や特徴そのものを問う問題です。「選択肢」は、問題文ではなく選択肢に出たものです。用語名で照合しているため、関係の薄い問題が含まれることがあります。

Googleが開発した、機械学習のテンソル（多次元配列）演算に特化したプロセッサ（ASIC）。大量の積和演算を並列に行う構造（シストリックアレイ）を持ち、深層学習の学習と推論を高い電力効率で処理する。主にGoogleのクラウドサービスを通じて提供される。

ニューラルネットワークの推論に必要な行列演算や積和演算を、低消費電力で高速に実行するよう設計されたプロセッサ。スマートフォンやパソコンのSoCに組み込まれることが多く、画像認識や音声処理、生成AIなどを端末側で実行するエッジAIを支える。

カメラ映像の処理や画像認識などのコンピュータビジョンの処理を、低消費電力で実行するよう特化したプロセッサ。監視カメラ、ドローン、ロボットなどの機器に組み込まれ、映像をクラウドに送らずに端末側で物体検出などの推論を行うエッジAIに使われる。

多数のプロセッサやGPUを高速なネットワークで結合し、大規模な計算を並列処理で高速に行う技術。気象予測、創薬、流体解析などの科学技術計算や、AIの大規模な学習に使われる。スーパーコンピュータが代表で、クラウドで利用する形態も広がっている。

数百から数万の多数のプロセッサに処理を分割して割り当て、同時に実行することで高い処理能力を得る方式。超並列（MPP）ともいう。各プロセッサが専用のメモリを持つ構成が多く、スーパーコンピュータやデータウェアハウスの並列処理に用いられる。

同じ演算を行う多数の演算装置（プロセッシングエレメント）を配列状に並べ、1つの命令で複数のデータを一斉に処理するプロセッサ。フリンの分類のSIMDに当たり、行列演算や画像処理など同種の大量データを扱う計算に向く。