GPGPUとアクセラレータとは？じーぴーじーぴーゆーとあくせられーた
GPGPUとアクセラレータとは、GPGPU（General-Purpose computing on GPU：GPUによる汎用計算）は、画像処理向けに並べられた多数の演算器を描画以外の計算へ転用する使い方。アクセラレータは特定処理に特化した装置を足して性能と電力効率を稼ぐ考え方の総称で、GPGPUはその代表例にあたる。
最終更新：2026-10-07
高度試験の午前Iを最短で暗記する →背景
CPUの動作周波数は消費電力と発熱の壁で頭打ちになり、1コアを速くする方向では性能が伸びなくなった。残った手は、同じ演算を大量のデータへ一斉に適用する処理を、単純な演算器を大量に並べた側へ渡すことである。汎用性を捨てて単位電力あたりの演算量を取りにいく割り切りがアクセラレータの発想で、性能設計ではどの処理を渡すかの切り分けが論点になる。
具体例
NVIDIAのCUDAを用いた深層学習の学習処理が典型で、行列積のように依存関係が薄く並列化しやすい計算ほど効果が大きい。GoogleのTPUやAWSのInferentiaのように、推論だけに絞った専用アクセラレータを置く選択肢もある。
試験での引っ掛け
並列度を上げれば全体が速くなるわけではない。主記憶と装置の間の転送が支配的な処理では、演算を100倍にしても転送時間は変わらず、アムダールの法則どおり全体の短縮は頭打ちになる。条件分岐が多く逐次性の高い業務処理は、そもそもGPGPUの適用対象ではない。
関連用語
出典・参考
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。