GPGPU

- GPGPUとはGPGPUとは、元々はコンピューターグラフィックスを表示するために開発されたGPUを、画像処理以外の様々な計算処理にも活用する技術です。GPUは、CPUに比べて単純な計算を大量に同時に行うことに長けています。このGPUの特性を活かすことで、従来はCPUが担っていたような複雑な計算を高速に処理することが可能になります。GPGPUは、近年、深層学習をはじめとする機械学習の分野で注目されています。機械学習、特に深層学習では、膨大な量のデータを用いた学習処理が不可欠です。この学習処理は、行列演算などの単純な計算を大量に繰り返す必要があるため、GPUの並列処理能力が非常に有効に働きます。GPGPUの応用範囲は、機械学習以外にも広がっています。例えば、物理シミュレーション、金融工学、医療画像解析など、様々な分野で大規模な計算処理を高速化する技術として期待されています。GPGPUの登場により、従来はスーパーコンピューターなどを用いなければ不可能だった高度な計算処理が、比較的手軽な環境でも実現可能になりつつあります。今後、GPGPUは、様々な分野の研究開発やビジネスに革新をもたらす技術として、ますます重要な役割を担っていくと考えられます。

- 画像処理の先へGPGPUの基礎GPGPUとは、元々はコンピューターグラフィックスの描画を高速化する目的で開発されたGPU（Graphics Processing Unit）を、画像処理以外のより広範な計算処理にも応用する技術です。General-purpose computing on graphics processing unitsの略称であり、「GPUを用いた汎用的な目的における計算」を意味します。従来のCPUは、複雑な処理を順番に実行していくため、大量のデータを扱う計算や並列処理に時間がかかってしまうという課題がありました。一方、GPUはゲームなどのリアルタイムな画像処理で求められる膨大な量の並列計算を得意としています。GPGPUは、このGPUの持つ高い並列処理能力を活かすことで、従来CPUで行っていたような複雑な計算を高速に処理することを可能にします。例えば、深層学習は、大量のデータを用いた学習処理が不可欠ですが、GPGPUを用いることで、この学習時間を大幅に短縮することができます。また、医療分野では、CTやMRIなどの画像診断において、高解像度な画像の解析を高速に行うためにGPGPUが活用されています。このように、GPGPUは、従来のCPUでは処理が困難であったような大規模かつ複雑な計算を高速に処理することを可能にする技術として、様々な分野で注目されています。