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GPU (グラフィックス処理装置)の定義
GPUとは、数千の演算を同時並列でこなす半導体チップのこと。AIモデルの学習や推論を支える中核の計算資源である。
GPU (グラフィックス処理装置)とは（詳しく解説）
GPUはもともと画像描画用に作られたチップで、数千のコアで単純な計算を並列に回せる点が特徴。行列演算が中心のディープラーニングと相性が良く、LLMの学習・推論の標準的な計算基盤として広く採用されている。2026年の実運用で最初にぶつかるのはVRAM(GPUメモリ)の容量で、モデルの重みに加え、コンテキスト長に比例して増えるKVキャッシュも載せる必要がある。現場では演算性能よりメモリ容量と帯域が律速になる場面が多いとされる。コスト面では、高性能GPUはクラウドで時間課金のため、常時稼働させると費用が膨らみやすい。相場感は世代や需給で大きく変動するので、利用前に最新の料金を確認したい。選び方は、試作段階ならAPIやオンデマンド、安定した高負荷が続くなら専有やリザーブドを検討し、量子化で小さいGPUに載せる手もある。
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出典: AI PICKS AI用語辞典「GPU (グラフィックス処理装置)とは」 https://aipicks.jp/glossary/gpu
GPU (グラフィックス処理装置)の使用例
- 画像生成モデルをローカルで動かすとき、VRAM容量が足りないと高解像度で生成できず、GPUの選定が品質を左右する。
- LLMを自社で推論させる場合、モデルの重みとKVキャッシュがVRAMに収まるかを見て、必要なGPU枚数を見積もる。
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