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GPUとCPUの違い

さぼ郎
最近のスーパーコンピュータの話で必ず出てくるのが「GPUの並列処理」というフレーズです。

コンピュータの頭脳は「CPU」というのが通例で、人間においても頭のいい人を「CPUが違うね」なんて褒めたりしますが、スーパーコンピュータの頭脳は「CPU」ではなく「GPU」のようです。

CPUCentral Processing Unit
GPU:Graphics Processing Unit

NVIDEAの説明によると、

CPUとGPU

とまぁ、このような違いがあるのだそうです。それを、動画で説明しています。



つまり、CPUは逐次、言われたことを順番に処理しますが、GPUは一気に処理することが出来るといいたいわけです。

もう少し踏み込んで説明すると、CPUは、次にどのような仕事をするかは分からず、様々な対応をしなければならないのだそうですが、GPUはやることは色をどうするかとかグラフィックメモリのどのアドレスをオンにするかオフにするかのような、限定された単純な作業を一気にこなすのだそうです。

GIZMODEというサイトの説明では、CPUがさしずめホーキング博士なら、GPUは工場での作業員のようなものだとのことです。




[ディープラーニングの学習速度を「世界最速」に、富士通が開発]という記事が2016年8月9日に掲載されていました。
GPU1台に対して16台で14.7倍、64台では27倍という学習速度の高速化を実現したとしている。
この「GPU64台で27倍」が世界で最高なのだそうです。つまり、いくら単純作業を同時に行えると言っても、次々と単純作業を送り込まなければならないし、そのためのスケジュールだって組まなければ、同じ作業をしてしまったり、欠落する作業ができたりで、当然管理要素が入るわけです。

そうしたロスを考えると、CPUなりGPUなりを闇雲に多く使えば能力が上がるというわけでもなさそうです、

このことは、組織においても言えるわけで、大きな組織になるほどに、中間管理職が増え、その上に君臨する上級職員や役員も増えますが、実際には大きなロスが発生しているはずです。

ちなみに東京都庁の平成27年度の職員数は167,914 人だそうですが、予備能力は2~3割はあると思いますので、行政における最適化を真剣に取り組む時代が来るならば、改革の余地はかなりあると思いますし、民間企業においても、突き詰めて考える風習がないだけのことと思います。

GPU
「スーパーコンピュータの性能向上を支えるGPUの進化」にリンク ↑
データ解析を高速に実行することが、スーパーコンピュータを始めとする高性能コンピュータに強く求められるようになった。
データ解析は基本的には並列処理、すなわちGPUが得意とする領域であり、従来のCPUが得意とする逐次処理とはずれがある。
というようなことで、逐次処理をCPUが担い、並列処理をGPUが担うのが、いまのスーパーコンピュータの主流になっているようです。当然、CPUとGPUでデータの参照が発生するわけで、そこの接続技術を「インターコネクト」というのだそうですが、そこを超高速化する計画で、IBMとNVIDIAが取り組んでいるようです。

日本の理化学研究所にあるスーパーコンピュータはSPARKというCPUを88,128個使っていて、wikiではGPUを使っていないようです。また、富士通はベクトル型というコンピュータだそうで、世界の主流はスカラ型なのだそうです。

その違いは分かりません。

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