CPUとGPU

コンピューターの中で、CPUとGPUの働き方は根本的に異なります。CPUは少数の極めて優秀なエキスパートで構成されています。複雑な論理判断やプログラムの実行など、順を追って深く考えなければならない作業が非常に得意です。コア一つひとつが順番通りにタスクを素早く片付ける直列処理（シリアル処理）に強みがあります。

一方、GPUはシンプルな計算能力を持つ働き手が何千人も集まった構造をしています。分岐の多い複雑な仕事は苦手ですが、1足す1のような簡単な計算なら瞬く間に何万件も終わらせます。膨大なデータを同時に手分けして処理する並列処理（パラレル処理）に特化しているからです。

もし難解な数式を10問順番に解くならCPUのほうが圧倒的に高速です。しかし、簡単な足し算を何十億問も一気に処理するなら、何千人もの働き手が一斉に取り掛かるGPUのほうが圧倒的に有利なのです。

GPUはもともと、モニターにゲーム画面や3Dグラフィックスを描画するために生まれました。画面は何百万もの点（ピクセル）で構成されており、各ピクセルの色や明るさを計算する作業は、極めて単純な計算の繰り返しです。数千個のコアがピクセルを一つずつ分担し、画面を一斉に描画する作業にまさに最適だったのです。

ところが近年の人工知能（AI）ブームによって、GPUの価値は一気に跳ね上がりました。ディープラーニングなどのAI学習も、突き詰めれば巨大な数字の集まり（行列）をひたすら掛け算・足し算する作業だからです。高度な推論というよりも、桁外れの単純計算を大量にこなす必要があります。

結果として、グラフィックスを高速で描画するために作られた働き手たちが、AIの膨大なデータ学習にも完璧にフィットし、GPUは今や人工知能の進化を支える中核エンジンとして確固たる地位を築きました。

CPUとGPUのどちらが優れているかを比べることにはあまり意味がありません。得意分野がまったく異なるため、コンピューター内部で完璧なコンビネーションを発揮して働いているからです。そして、コンピューター全体の司令塔は今でもCPUです。

OS（オペレーティングシステム）を動かし、マウスクリックを検知し、どのプログラムを実行するか判断するといった全体統括はすべてCPUが担っています。その中でゲームのグラフィック描画やAIのモデル計算のような重い大規模演算が必要になると、GPUへタスクの塊を一任するのです。

より正確に言えば、GPU単体ではコンピューターを起動することすらできません。CPUという頼れる司令塔がシステム全体をコントロールし道筋をつけて初めて、GPUはその圧倒的なパワーを発揮できるという相互補完の関係にあります。