GPU
① 非エンジニア向けのざっくり概要
画像処理や行列計算に強い演算チップ。
ディスプレイ向けだけでなく、AI の学習・推論でもよく使われます。
② ちょっとだけ詳しく
💡 Why｜何のために使うか
多数の計算を同時に処理して、並列向きの処理を高速化するため。
🙋 Who｜誰（どんな役職・スキルセットの人）が主に使うか
AI・データ担当、インフラ担当、機器を選定する人。
🕒 When｜どんな場面で使うか
生成AI推論や動画処理など、並列計算を高速化したいとき。
🌐 Where｜どこで動く/使うか（社内・クラウド・端末など）
サーバー・ワークステーション・クラウドのGPUインスタンス。
🔧 How｜どうやって使うか
1） 大量データを小さな計算単位に分割
2） GPUコアで並列実行
3） 結果を集約
4） 必要に応じてCPU側処理へ戻す。
✨ できること｜導入後の実務効果
- 並列処理を大幅に高速化できる
- AIの学習・推論を現実的な時間で回せる
- 処理特性に応じてCPUと使い分けられる
⚠️ よくある誤解｜似た用語との差分
CPUと混同されがちだが、GPUは並列計算特化、CPUは汎用制御と分岐処理に強い。
③ もっと知りたい人向け
この用語は、特定の団体が定める単一の公式仕様を持たない概念です。まずは上の②の理解を土台に、ページ下部の「関連用語」から周辺の言葉をたどると、実務での位置づけがつかみやすくなります。