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、汎用プロセッサの外へ演算を逃がす方式の総称。GPGPUは同じ演算を大量データへ一斉適用する処理を、専用アクセラレータは暗号・圧縮・推論のような定型処理を引き受ける。得るのはスループットと電力効率、引き換えに払うのは移植性・調達性・保守年限の自由度である。
最終更新：2026-10-06
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プロセッサの周波数向上が発熱で頭打ちになり、性能を上げる手段が「1コアを速くする」から「並べる」「専用化する」へ移った。汎用コアを増やす方向は処理の依存関係で早く頭打ちになるため、規則的な演算だけを別の器へ逃がす構成が現実解になった。方式設計では、この分担をどこで切るかが、初期原価だけでなく保守年限と移行のしやすさまで同時に決めてしまう。
具体例
機械学習の学習をNVIDIAのGPUとCUDAで回し、推論はAWSのInferentiaへ寄せる分担が典型。ただし主記憶と装置間の転送が支配的になりやすく、前処理をまとめる・データを常駐させるといった転送削減をしないと、演算だけ速くなって全体の所要時間は縮まない。
試験での引っ掛け
分岐が多く逐次性の高い業務処理には効かない。導入したのに効果が出ない事例はほぼここに当たる。また採用は特定ベンダの世代に張る判断でもあり、調達リードタイムと撤退時の代替手段まで見ないと運用段階で行き詰まる。
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。