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CPUとGPUの違いを分かりやすく解説!使用用途別の違いも

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CPU

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CPUとGPUはどちらも計算をするための装置ですが、この2つは担当する分野が全然違います。

 

もし、CPUとGPUの違いを理解しないまま自作PCのパーツ構成を考えてしまうと、やりたいことができなくなってしまう可能性があります。

例えば、ゲームなどのグラフィック性能が必要な場合に、適切なGPUを搭載していないとゲームを快適に遊べなくなってしまったり、GPUがあることで動画編集のエンコードが高速化できたりするので、使用用途によっては知っておく必要があります。

 

この記事の重要なポイント
  • CPUは全般的な計算処理、GPUはグラフィック処理を担当する
  • CPUは少数の高性能コアで複雑なタスクを順次処理する
  • GPUは多数のコアで並列処理が得意、大量データ処理に強い
  • 普段使いではCPU性能が快適さに影響する
  • ゲームや動画編集ではGPUの性能が重要
  • 画像・動画編集はCPUとGPUのバランスが重要
  • プログラミング用途によってCPUとGPUの重要度が異なる
  • AIや機械学習のトレーニングにはGPUが有利
  • CPUとGPUは用途に応じてバランスよく選ぶことが重要

 

 

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CPUとGPUの違いについて

CPUとGPUの役割や構造、性能の違いについて解説していきます。

 

役割の違い

CPU(Central Processing Unit / 中央処理装置)は、パソコン内の全ての計算処理を担当するパーツです。

この計算処理の計算とは、単純な数値の計算だけではなく、論理計算、データ転送と管理、命令の実行、入出力操作の制御など多岐にわたります。

少数の高性能なコアを持ち、複雑なタスクを順次処理する能力に優れています。

 

一方、GPU(Graphics Processing Unit)は、画像処理や映像出力などのグラフィック処理を担当するパーツです。

プログラムが処理した結果をディスプレイに表示したり、3Dグラフィックの複雑な処理をしたりするために必要です。

多数のコアを持ち、並列処理に優れているため、大量のデータを同時に処理することが得意です。

ケンさん

単純なコア数、クロック周波数だけで言ったらGPUの方が処理性能は高いで!

 

これにより、3Dグラフィックスの描画はもちろんのこと、グラフィック処理以外にGPUの演算資源を活用するGPGPU技術により、動画のエンコード、AIの機械学習、科学計算などでその性能を発揮します。

 

GPUは必須パーツではありませんが、搭載しない場合のグラフィック処理はCPUが行います。

しかし、CPUのグラフィック性能(CPU内蔵GPU)はそれほど高くないため、パソコンの画面出力や2Dゲーム、ギリギリ軽い3Dゲームができるぐらいの性能しかありません。

 

そのため、3Dゲームや動画編集など高いグラフィック性能が要求される用途、GPGPUを活用した処理をしたい場合にはGPUが必要です。

 

CPUやGPUの型番の見方、性能や互換性の観点からのパーツの選び方も解説しています。

≫ 関連記事:自作PCのCPUの選び方【性能面 / 機能面 / 互換性】

≫ 関連記事:自作PCのグラフィックボードの選び方【性能面 / 機能面 / 互換性】

 

構造・仕組みの違い

CPUとGPUの構造と仕組みの違いは、その設計目的によって違いがあります。

 

CPUは、一般的な計算タスクを効率的に処理するために設計されており、少数の高性能なコアを持ち、それぞれが複雑なタスクを迅速に処理できるように設計されています。

これにより、オペレーティングシステムの管理やアプリケーションの実行など、多様なタスクを柔軟に行うことができます。

 

一方、GPUは、大量のデータを並列に処理することに特化しており、数百から数千の小さなコアを持ち、同時に多くの計算を並列に処理することができます。

これにより、特に画像処理や機械学習のような大量のデータを扱うタスクにおいて、非常に高い効率を発揮します。

 

例えば、3Dグラフィックスのレンダリングやディープラーニングのモデル訓練などがその典型です。

このように、CPUとGPUはそれぞれの強みを活かして異なる役割を担っています。

 

CPUとGPUの違いについて、一番重要な部分を視覚的に分かりやすく伝えている動画があるので紹介しておきます。

CPUは1つ1つ処理していくのに対して、GPUは並列で一気に処理していることが分かります。

近年のCPUでは、マルチコアで10~30個程度のコアを搭載しているので、CPUもある程度並列処理はできます。

しかし、GPUのコア数は2,000~20,000と文字通り桁違いで、圧倒的な演算能力で大量のデータの並列処理が実現しています。

 

このように、CPUは単一処理を得意とし、GPUは並列処理を必要とする特定のタスクに優れています。

単一処理とは、一度に一つのタスクを順番に実行する方法であり、例えば料理をする際に、まず野菜を切り、その後に炒め、最後に味付けをするような流れです。

この方法では、一つのタスクが完了するまで次のタスクは開始されません。

 

一方、並列処理は、複数のタスクを同時に実行する方法で、複数のプロセッサやコアを持つコンピュータで特に効果的です。

並列処理を料理に例えると、誰かが野菜を切っている間に、別の人が同時に肉を炒めているような状況です。

これにより、全体の作業時間を短縮することができます。

 

並列処理は、特に大量のデータを扱う場合や、計算が複雑な場合に有効です。

例えば、科学計算や画像処理、機械学習のトレーニングなどでは、並列処理を利用することで処理速度を大幅に向上させることができます。

 

しかし、並列処理を効果的に行うためには、タスクを適切に分割し、同期を取る必要がありますが、これには高度なプログラミング技術が求められることがあります。

 

コアと処理速度の違い

CPU・GPU別にコア数と処理速度をまとめると次のようになります。

CPUGPU
コア数10~30コア2,000~20,000コア
クロック周波数4~6GHz1.5~2.5GHz
Intelの第14世代CPUとNVIDIA RTXシリーズの仕様を参考にしています。

CPUとGPUでは性質が違うので単純に比較することはできないですが、コア数の多さでGPUの高い演算能力はイメージできるかなと思います。

 

CPUは、処理速度となるクロック周波数は高いもののコア数は少ないです。

これに対して、GPUは、CPUよりもクロック周波数は半分以下で低速ですが、コア数が200~600倍もあります。

 

特に、画像処理や機械学習のような大量のデータを一度に処理する必要があるタスクにおいて、その並列処理能力を活かして高い性能を発揮します。

 

このように、CPUとGPUはそれぞれ異なる役割を持ち、互いに補完し合う形でパソコンの性能を引き出しています。

 

 

用途別のCPUとGPUの違い

日常的な利用から専門的な作業まで、各用途におけるCPUとGPUの違いを見ていきましょう。

 

普段使い

日常的な作業、例えばウェブブラウジング、メールの送受信、文書作成などでは、主にCPUの性能が影響します。

これらのタスクは、主にシングルスレッド性能や全体的な処理速度に依存するため、CPUの性能が高いほどスムーズに動作します。

特に、複数のアプリケーションを同時に開いて作業する場合は、CPUのコア数やスレッド数が多いほど快適さが向上します。

 

一方、GPUはグラフィックス処理を専門とするため、普段使いの範囲ではその性能が大きく問われることは少ないです。

ただし、動画の再生や軽い画像編集を行う場合には、GPUも多少の役割を果たしますが、一般的な用途ではCPUの方が優先されます。

例えば、4K動画の再生や動画ストリーミングサービスの高画質再生では、GPUのハードウェアデコード機能が負荷を軽減し、滑らかな再生を可能にします。

 

しかし、これらの処理もエントリーレベルのGPUやCPU内蔵グラフィックスで十分対応できるため、一般的な用途では依然としてCPUの方が優先ですね。

総じて、普段使いではCPUの性能が作業効率に直結し、GPUは補助的な役割を果たすことが多いと言えます。

 

ゲーム

CPUは、ゲームの論理処理やAIの動作、物理演算などを担当し、ゲーム全体の流れを管理します。

例えば、敵キャラクターの行動パターンの制御、ゲーム内のイベント処理、物理エンジンによる衝突判定などは主にCPUが処理します。

さらに、オンラインゲームではネットワーク通信の処理やプレイヤー同士の同期もCPUが担うため、安定したパフォーマンスを維持する上で重要な役割を果たします。

 

一方、GPUはグラフィックスの描画を専門に行い、美しい映像やリアルな3Dモデルをスムーズに表示するために必要です。

特に、最新のゲームでは高解像度のグラフィックスや複雑なシェーダー効果が求められるため、高いグラフィック性能が必要となります。

 

リアルタイムの光源処理(レイトレーシング)や高精細なテクスチャ、滑らかなフレームレートを実現するためには、GPUの処理能力がゲーム体験に直結します。

 

また、ゲームの種類によってCPUとGPUの重要性は異なります。

例えば、シミュレーションゲームやMMORPGでは大量のキャラクターやオブジェクトの管理が必要となるため、CPUの性能がゲームの快適さに大きく影響します。

一方、FPSやレースゲームでは高速なフレームレートと滑らかな描画が求められるため、GPUの性能がより重要です。

 

ゲームを快適に楽しむためには、CPUとGPUのバランスが取れたシステムが必要です。

どちらか一方が高性能でも、もう一方がボトルネックになると十分なパフォーマンスを発揮できません。

そのため、プレイするゲームの種類や要求スペックに応じて、適切なCPUとGPUを組み合わせることが重要です。

 

画像編集

CPUは、一般的な計算処理を得意とし、複雑なアルゴリズムを用いる画像編集ソフトウェアの動作において重要な役割を果たします。

具体的には、ファイルの読み込み・保存、レイヤーの管理、ツールの操作、バッチ処理など、ソフトウェアの基本的な機能やUIの応答は、主にCPUによって処理されます。

特に、高解像度の画像や複数レイヤーを扱う際は、CPUのシングルスレッド性能やマルチコア性能が作業効率に大きく影響します。

 

一方、GPUは並列処理が得意で、大量のピクセルデータを迅速に処理する能力があります。

これにより、フィルターの適用やエフェクトのレンダリングなど、グラフィックに関する処理を高速化します。

 

例えば、ぼかし、シャープ化、カラーグレーディング、3Dレンダリングなどの高度なビジュアル効果は、GPUアクセラレーションによって劇的に処理速度が向上します。

また、Adobe PhotoshopやLightroomなどの多くの画像編集ソフトは、GPUを活用することでリアルタイムのプレビュー表示を滑らかにし、作業効率を改善しています。

 

さらに、高解像度ディスプレイ環境では、ズームイン・ズームアウトやキャンバスの回転といった操作もGPUによってスムーズに動作します。

これにより、作業中のストレスが軽減され、快適な編集環境が実現します。

 

したがって、画像編集を行う際には、CPUの性能がソフトウェアの基本的な動作に影響を与え、GPUの性能が画像処理の速度と効率に直結するため、両者のバランスが重要です。

特に、プロフェッショナル用途では、高性能なCPUとGPUの組み合わせによって、大規模なプロジェクトでも快適に作業を進めることができます。

また、使用するソフトウェアがどの程度GPUアクセラレーションに対応しているかも、パフォーマンス最適化の重要なポイントです。

 

動画編集

CPUは動画編集ソフトの操作やエフェクトの適用、エンコードなどの処理を担当します。

特に、複数のタスクを同時に処理する能力が求められるため、コア数が多く、クロック速度が高いCPUが有利です。

 

具体的には、以下のような作業でCPUが重要な役割を果たします。

  • エンコード/デコード
    動画の書き出し(エクスポート)や、異なるフォーマットへの変換時にCPUが中心となって処理します。
    H.264やH.265(HEVC)などの圧縮形式では、CPUの演算能力がパフォーマンスに直結します。
  • マルチタスク処理
    複数のクリップ編集、エフェクトの適用、オーディオ処理など、同時進行で行う作業を効率よくこなすため、マルチコア性能が重要です。
  • ソフトウェアの全体的な動作
    タイムライン上での編集、トランジションの適用、カラー補正などの操作性はCPUの性能によって左右されます。

 

一方、GPUは動画のプレビューやレンダリングの際に重要な役割を果たします。

特に、リアルタイムでのプレビューや高度なエフェクトの適用時には、GPUの並列処理能力が活かされます。

 

具体的には、以下のような処理でGPUが活躍します。

  • リアルタイムプレビュー
    高解像度の動画や複数のエフェクトを適用した状態でもスムーズな再生を実現するため、GPUの描画性能が重要です。
  • GPUアクセラレーション対応エフェクト
    ぼかし、カラーグレーディング、3Dエフェクトなど、GPUで高速化される処理は多数存在します。
    特にAdobe Premiere ProやDaVinci Resolveなどの動画編集ソフトは、GPUを活用することで処理速度を大幅に向上させます。
  • ハードウェアエンコード
    最近のGPUは、NVIDIAのNVENCやAMDのVCEといった専用エンコーダを搭載しており、高速な動画書き出しが可能です。
    これにより、CPUへの負荷を軽減しつつ、エンコード時間を短縮できます。

 

さらに、4Kや8Kといった高解像度動画の編集では、GPUのメモリ容量(VRAM)も重要です。

大容量のVRAMを搭載したGPUは、大きな動画ファイルや複数のレイヤーを効率的に処理できます。

 

動画編集では、CPUとGPUのバランスが重要で、どちらか一方に偏ることなく、両方の性能を考慮することが求められます。

  • 軽い編集作業
    1080p、簡単なカット編集
    高クロックのCPUで十分対応可能。
  • 中程度の作業
    4K編集、軽いエフェクト
    高性能なCPUとミドルクラス以上のGPUの組み合わせが理想的。
  • プロフェッショナルな作業
    8K編集、多数のエフェクト、3Dレンダリング
    高コア数のCPUとハイエンドGPU、さらに十分なRAMと高速ストレージが必要。

使用する動画編集ソフトがGPUアクセラレーションに対応しているかを確認し、最適なパーツ構成を選ぶことが快適な編集環境の鍵となります。

 

プログラミング

CPUは、一般的な計算処理を効率的に行うために設計されており、シングルスレッド性能が高く、複雑なタスクを順次処理するのに適しています。

制御フローが複雑で、分岐や条件判断が多いプログラム(例:データベース処理、Webアプリケーション、システムプログラミングなど)では、CPUの高いクロック速度とマルチコア性能が重要です。

特に以下のような場面でCPUの性能が活かされます。

  • ロジックの処理
    分岐が多いアルゴリズムや複雑な条件分岐、再帰処理などの実装
  • データベース管理
    クエリ処理、トランザクション管理、大量データの整合性チェックなど
  • オフィスソフト開発
    文書処理、スプレッドシートの計算、ユーザーインターフェースの制御

 

一方、GPUは大量のデータを並列に処理する能力に優れており、特にグラフィックス処理や機械学習のような並列計算が求められる場面で力を発揮します。

数千個のコアを持つGPUは、同時に大量のデータを高速に処理することが可能です。

具体的には、以下のような分野でGPUが活躍します。

  • グラフィックス処理
    3Dレンダリング、リアルタイムのビジュアルエフェクト、画像処理
  • 機械学習・AI
    ニューラルネットワークのトレーニング、大規模データの行列演算
  • 科学技術計算
    物理シミュレーション、気象予測、遺伝子解析などの数値計算
  • ビッグデータ処理
    並列分散処理による高速なデータ分析

 

プログラミングの用途によって、どちらのプロセッサを重視するかが変わってきます。

  • データベース管理やオフィスソフトの開発
    複雑なデータ処理やビジネスロジックの実装にはCPUの性能が重要で、並列処理の必要性は比較的低い傾向にあります。
  • Web開発
    サーバーサイドの処理(バックエンド)はCPU依存が強いですが、フロントエンドでの3D表示やデータビジュアライゼーションにはGPUが活用されることもあります。
  • ゲーム開発や3Dレンダリング
    高解像度のグラフィックス描画や物理演算にはGPUが不可欠ですが、ゲームロジックやAI処理にはCPUも重要な役割を果たします。
  • 機械学習やAI開発
    学習フェーズではGPUが圧倒的なパフォーマンスを発揮しますが、推論フェーズではCPUでも十分な性能を発揮する場合があります。

 

プログラミングの効率を最大化するためには、CPUとGPUの役割を理解し、適切に選択することが重要です。

最近では、GPUを活用した並列処理ライブラリ(CUDA、OpenCLなど)も普及しており、CPUとGPUの協調によるハイブリッドな処理が一般化しています。

用途に応じて、どちらのプロセッサがパフォーマンス向上に寄与するのかを見極めることが、開発効率やシステム全体の最適化につながります。

 

とは言え、プログラミングをする場合は、色々な分野に手を出したくなるので、CPUとGPUはバランスよく搭載するのが良いかなと思います。

 

AI(人工知能)

CPUは、一般的な計算を行うために設計されており、複雑なロジックや制御フローの処理、シングルタスクの処理に優れています。

特に、以下のような場面でCPUが重要な役割を果たします。

  • AI推論(インフェレンス)
    軽量なモデルやリアルタイムでの応答が必要な場合(例: 音声アシスタント、IoTデバイスなど)では、CPUが十分な性能を発揮します。
    CPUは低遅延での処理が得意で、電力効率も良いため、モバイル端末や組み込みシステムでのAI推論に適しています。
  • モデルの前処理・後処理
    AIモデルに入力するデータの前処理(データクリーニング、正規化)や、出力結果の後処理(解析、表示)もCPUで効率的に処理できます。
  • 小規模な機械学習
    シンプルな線形回帰モデルや決定木など、複雑な並列計算を必要としないタスクではCPUだけで十分な場合が多いです。

 

一方、GPUは大量のデータを並列に処理する能力に優れており、特に画像処理や機械学習のような大規模なデータ処理タスクにおいてその性能を発揮します。

以下のような場面でGPUが活躍します。

  • ディープラーニングのトレーニング
    ニューラルネットワークの学習には膨大な行列演算が必要であり、GPUの並列処理能力が学習速度の大幅な向上に貢献します。
    特に、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(再帰型ニューラルネットワーク)のトレーニングでは、GPUが必須です。
  • 大規模なデータ分析
    ビッグデータを活用したAIモデルの学習や推論では、高速なデータ処理が求められるため、GPUのメモリ帯域幅と並列処理能力が重要です。
  • リアルタイム画像・映像解析
    自動運転や監視カメラの映像解析など、リアルタイムで大量のビジュアルデータを処理する場合には、GPUが不可欠です。

ケンさん

自分でニューラルネットワークの学習をしたことあるけど、GPUの方が大体20~50倍ぐらい早かったで!

 

AIのタスクによって、どちらのプロセッサを重視するかが変わってきます。

  • AIモデルのトレーニング
    GPUが有利。
    大量のデータを高速で処理でき、トレーニング時間を大幅に短縮します。
    特に、複雑なディープラーニングモデルでは、複数のGPUを使った分散学習も一般的です。
    例:画像認識、自然言語処理、音声認識の大規模モデル
  • AIモデルの推論(インフェレンス)
    CPUとGPUの両方が用途に応じて使われる。
    リアルタイム性が求められる小規模な推論はCPU、バッチ処理や大量データの推論はGPUが適しています。
    例:スマートフォンの顔認識(CPU)、クラウド上の大量データ分析(GPU)

 

AIの活用には、CPUとGPUの特性を理解して、用途に応じた最適な選択をすることが重要です。

AIのトレーニングにはGPUが不可欠であり、推論にはCPUが効率的に活用されることが多いですが、使用する環境やアプリケーションの要件によって最適な構成は異なります。

どちらもバランスよく活用することで、AIのパフォーマンスを最大化できます。

 

 

まとめ:基本グラフィック処理がGPUでそれ以外がCPU

CPUとGPUの役割や構造、性能の違いについて解説しました。

 

改めて重要なポイントをまとめておきます。

この記事の重要なポイント
  • CPUは全般的な計算処理、GPUはグラフィック処理を担当する
  • CPUは少数の高性能コアで複雑なタスクを順次処理する
  • GPUは多数のコアで並列処理が得意、大量データ処理に強い
  • 普段使いではCPU性能が快適さに影響する
  • ゲームや動画編集ではGPUの性能が重要
  • 画像・動画編集はCPUとGPUのバランスが重要
  • プログラミング用途によってCPUとGPUの重要度が異なる
  • AIや機械学習のトレーニングにはGPUが有利
  • CPUとGPUは用途に応じてバランスよく選ぶことが重要

GPUは、必須なパーツではありませんが、高いグラフィック性能が要求される用途の場合は、CPUの内蔵グラフィックス機能では性能不足であるため、必要に応じてGPUを搭載するようにしましょう。

その上で、CPUとGPUの片方に性能が偏るのではなく、使用用途に応じてバランス良く選ぶことが重要になってきます。

 


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