CPUとGPUの違い~なぜGPUはデータ処理速度が早いのか~

この記事を書いた動機

みなさん、GPUを使った分析等をしたことはありますか？CPUに比べて速度が段違いに早かったり、すぐにメモリ不足になったり、、、、CPUのみをつかう場合と色々勝手が違いますよね。それはなぜなのだろうと疑問を持ちました。
本稿では、GPUとCPUのアーキテクチャの違い、コア数、RAMとVRAMの違いなど、様々な要因を詳しく解説し、GPUが高速処理を実現する仕組みを紐解いていきます。

GPUとCPUのアーキテクチャの違い

GPUとCPUの最大の違いは、そのアーキテクチャにあります。CPUは、複雑なタスクを高速に処理することに特化した、少数の高性能コア(*1)で構成されています。一方、GPUは、単純なタスクを大量に並列処理することに特化した、数千個もの小型コアで構成されています。</br>
*1 内部にある演算回路のこと。

主要な違い

項目	CPU	GPu
コア数	少数の高性能コア	GPUは数千個の小型コア
1つのコアの処理速度	高速	比較的低速
命令セット	広範囲	限定的
キャッシュメモリ	大容量	小容量
メモリ帯域幅	低帯域幅	高帯域幅
並列処理能力	限定的	高並列処理能力
汎用性	が高い	特定のタスクに特化

コア数

CPUのコア数は、一般的に2〜64個程度です。一方、GPUのコア数は数千個にも及びます。このコア数の違いが、データ処理速度に大きな影響を与えます。

CPUにおけるコア

CPUは、限られた数の高性能コアで、複雑なタスクを順次処理します。

CPUの処理能力を高める技術の一つに、同時マルチスレッディング（Intelプロセッサではハイパースレッディングと呼ばれます）があります。 同時マルチスレッディングは、1つのCPUコアで複数のソフトウェア スレッドを同時に処理することを可能にする技術です。これにより、CPUの処理効率が向上し、より多くのタスクを同時に実行できるようになります。

GPUにおけるコア

一方、GPUは、数千個ものコアで、単純なタスクを並列処理します。そのため、GPUは、大量のデータを高速に処理することに適しています。
GPUアーキテクチャにおいて重要な要素の一つに、CUDAコアがあります。 CUDAコアは、NVIDIA GPUに搭載された、並列処理に特化したプロセッシングユニットです。CUDAコアは、大量の単純なタスクを同時に実行することで、GPUの並列処理能力を最大限に引き出します。

処理速度と命令セット

CPU

CPUは、処理速度（クロック速度）が速く、高度な命令セットを備えているため、多様なタスクを効率的に処理できます。しかし、同時に実行できるタスク数は限られています。

具体的には、OSの管理、アプリケーションの実行、データベースのクエリなど、様々なタスクを処理する必要があります。そのため、CPUは汎用性が高く、様々な種類のタスクを効率的に処理できる必要があります。

GPU

一方、GPUは、個々のコアの処理速度はCPUよりも遅く、命令セットも限定されていますが、コア数が圧倒的に多い。並列処理能力に優れているため、CPUよりも大量のデータを高速に処理できます。

具体的には、グラフィックス処理、機械学習、科学技術計算など、特定の種類のタスクに特化して設計されています。

キャッシュメモリとメモリ帯域幅

CPUのメモリをRAM,GPUのメモリをVRAMと呼びます。

RAM

CPUがデータを一時的に保存するために使用するメモリです。
RAMは、CPUに近い場所に配置され、低レイテンシでアクセスできます。  
RAMは、OSの動作、アプリケーションの実行など、様々なタスクに使用されます。

VRAM

GPUがグラフィックス処理に使用するメモリです。VRAMは、GPUに近い場所に配置され、高帯域幅でアクセスできます。(一度に送信できるデータの量が多い)

並列処理能力

CPU

前述のコア数にもある通り、CPUのコア数は2~64個のため並列処理には向きません。


一方で、コア数でも述べた通り、CPUはさまざまな処理を同時に実行することを得意としています。

GPU

一方、GPUは、数千個ものコアで、単純なタスクを並列処理します。そのため、GPUは、大量のデータを高速に処理することに適しています。

汎用性

CPU

並列処理能力の項目でも述べましたが、CPUは同時マルチスレッディングによって複数のソフトウェア スレッドを同時に処理することが可能で汎用性が非常に高いです。また、条件分岐が多いタスクを得意としています。

GPU

一方で、GPUは特定のタスクに特化しています。具体的には、

• グラフィックス処理: GPUは、元々グラフィックス処理に特化して設計されているため、3Dグラフィックスのレンダリング、動画のエンコード・デコードなど、グラフィックス処理に関連するタスクを高速に処理できます。
• 機械学習・AI: GPUは、並列処理能力に優れているため、機械学習やAIのモデルの学習、推論など、大量のデータを処理するタスクに適しています。
• 科学技術計算: GPUは、科学技術計算、シミュレーション、モデリングなど、複雑な計算を高速に処理するために使用されます。
• データ分析: GPUは、データ分析、データマイニング、ビッグデータ処理など、大量のデータを処理するタスクに適しています。
  

これはGPUがCPUよりも高いFLOPSを備えているためです。FLOPSは、1秒間に実行できる浮動小数点演算の回数を表す指標で、AIや科学技術計算など、浮動小数点演算を多用するタスクにおいて重要です。

GPUとCPUの最新技術トレンド

GPUとCPUの最新技術トレンドとしては、以下のものがあります。

• AI特化型ハードウェア: AIの普及に伴い、AIタスクに特化したハードウェアの開発が進んでいます。NVIDIAのTensorコアや、GoogleのTPUなどがその例です。 [16 17] 特にNVIDIAは、AIプロセッサ用のウェハ消費量において、2025年には市場の77%を占めると予測されており、AI分野におけるGPUの重要性が高まっていることを示しています。[17]
• ヘテロジニアスアーキテクチャ: CPU、GPU、AIアクセラレータ、FPGAなど、異なる種類のプロセッサを統合したアーキテクチャが注目されています。[16]
• ユニファイドメモリ: CPUとGPUが同じメモリを共有できるユニファイドメモリアーキテクチャが開発されています。 [16] これにより、CPUとGPU間のデータ転送が高速化され、処理効率が向上します。
• チップレット設計: GPUを小型のチップレットに分割して接続することで、性能、歩留まり、収益性を向上させるチップレット設計が普及しつつあります。[16]

まとめ

GPUは、CPUとは異なるアーキテクチャを採用し、数千個ものコアで単純なタスクを並列処理することで、CPUよりも高速にデータを処理できます。GPUは、グラフィックス処理、機械学習、科学技術計算、データ分析など、大量のデータを処理するタスクに適しています。

GPUとCPUは、それぞれ得意なタスクが異なるため、用途に応じて使い分けることが重要です。近年では、AIの普及に伴い、GPUの需要がますます高まっています。 現代のコンピューティングシステムでは、CPUとGPUは相互補完的な役割を果たしており、多くのアプリケーションにおいて両者の強みが活かされています。CPUは、OSの管理、アプリケーションの実行など、汎用的な処理を担当し、GPUは、グラフィックス処理、AI処理など、特定のタスクを高速に処理します。

参考文献

1. CPU vs GPU | Definition and FAQs - HEAVY.AI, https://www.heavy.ai/technical-glossary/cpu-vs-gpu
2. CPU vs GPU? What's the Difference? Which Is Better? | NVIDIA Blog, https://blogs.nvidia.com/blog/whats-the-difference-between-a-cpu-and-a-gpu/
3. CPU vs. GPU: Key Differences & Uses Explained - Run:ai, https://www.run.ai/guides/multi-gpu/cpu-vs-gpu
4. GPU Vs CPU For Data Analytics Tasks: Which Is Best For Your Needs? - AceCloud, https://acecloud.ai/resources/blog/gpu-vs-cpu-for-data-analytics-tasks/
5. Difference between CPU and GPU - GeeksforGeeks, https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-cpu-and-gpu/
6. CPU vs. GPU: What's the Difference? - CDW, https://www.cdw.com/content/cdw/en/articles/hardware/cpu-vs-gpu.html
7. CPUs vs GPUs: Comparing Compute Power - Splunk, https://www.splunk.com/en_us/blog/learn/cpu-vs-gpu.html
8. GPU vs CPU - Difference Between Processing Units - AWS, https://aws.amazon.com/compare/the-difference-between-gpus-cpus/
9. www.techtarget.com, https://www.techtarget.com/searchstorage/definition/video-RAM#:~:text=RAM refers to the computer's,to processing graphics-related tasks.
10. Can someone explain to me the diffrence between ram and vram : r/laptops - Reddit, https://www.reddit.com/r/laptops/comments/1ew0t5x/can_someone_explain_to_me_the_diffrence_between/
11. RAM vs. VRAM: What's the Difference? - MakeUseOf, https://www.makeuseof.com/ram-vs-vram-differences/
12. ELI5: What is the difference between RAM and VRAM, and which one is more important for gaming? : r/explainlikeimfive - Reddit, https://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/sn5o5h/eli5_what_is_the_difference_between_ram_and_vram/
13. CPU vs GPU: How They Work and When to Use Them - DataCamp, https://www.datacamp.com/blog/cpu-vs-gpu
14. CPU vs GPU: Architectural Differences, Performance Metrics, and Use Cases - Medium, https://medium.com/@prabhuss73/cpu-vs-gpu-architectural-differences-performance-metrics-and-use-cases-ccb44c018e2a
15. What makes GPUs so much faster at some things than CPUs, what are those some things, and why not use GPUs for everything? : r/askscience - Reddit, https://www.reddit.com/r/askscience/comments/5nug0q/what_makes_gpus_so_much_faster_at_some_things/
16. Future Trends in GPU Technology | DigitalOcean, https://www.digitalocean.com/community/conceptual-articles/future-trends-in-gpu-technology
17. Nvidia to consume 77% of wafers used for AI processors in 2025: Report | Tom's Hardware, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidia-to-consume-77-percent-of-wafers-used-for-ai-processors-in-2025-report
18. Google Cloud launches first Blackwell AI GPU-powered instances — 72-way GB200 with 72 B200 GPUs and 36 Grace CPUs | Tom's Hardware, https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/google-cloud-launches-first-blackwell-ai-gpu-powered-instances-72-way-gb200-with-72-b200-gpus-and-36-grace-cpus