はじめに
最近のニュースで「AIの開発競争でGPUが不足している」「NVIDIA（エヌビディア）の株価が急騰」といった話題をよく耳にしませんか？
ITパスポート試験の「テクノロジ系（コンピュータシステム）」分野でも、「GPU」そしてそれに続く「GPGPU」という言葉が頻繁に出題されるようになりました。
「パソコンの部品の話なのはわかるけど、CPUと何が違うの？」
「GPGPUって文字の打ち間違い？」
と疑問に思っている方も多いはずです。
この記事では、ITパスポート試験で絶対に落とせないGPUとCPUの決定的違いから、今大注目のGPGPUという技術まで、IT初心者向けにわかりやすく解説します。
まずは基本！CPUとGPUの違いとは？
パソコンやスマホの「脳みそ」にあたる処理装置をプロセッサと呼びます。
その代表格がご存知のCPUですが、まずはCPUとGPUの違いから理解しましょう。
CPU（Central Processing Unit：中央処理装置）
コンピュータ全体の制御や、様々な種類の計算を順番にこなす「万能型のリーダー（何でも屋）」です。
- 得意なこと：複雑な計算、OSやソフトの制御、順番通りの処理（逐次処理）
- 例え：どんな難しい数学の問題でも、1問ずつ確実に解いていく優秀な教授。
GPU（Graphics Processing Unit：画像処理装置）
その名の通り、ディスプレイに映像や画像を映し出すための「画像処理に特化した専門部隊」です。
- 得意なこと：単純な計算を一斉に大量に行うこと（並列処理）
- 例え：簡単な足し算を、1万人の小学生が一斉に同時に解く人海戦術。
💡 なぜ画像処理には「人海戦術（並列処理）」が必要なの？
パソコンの画面は、何百万個もの「ピクセル（点）」が集まってできています。
美しい3Dゲームや滑らかな動画を映し出すには、この何百万個の点の色や明るさを「一瞬で、同時に」計算して書き換える必要があります。
これをCPUが1個ずつ順番に計算していては画面がカクカクになってしまうため、一度に大量の計算（並列処理）ができるGPUが誕生しました。
GPGPUとは？（GPUの進化系）
さて、ここからがITパスポート試験のトレンドであり、現代のAI社会を支える超重要キーワードです。
GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）とは、一言でいうと「GPUの持つハンパない計算力（並列処理能力）を、画像処理『以外』の目的にも使おうぜ！」という技術・概念のことです。
※General-Purpose（汎用目的）の「GP」が頭についています。
GPGPUが生まれた背景
もともと画像処理専用だったGPUですが、その「単純な計算を大量に同時にこなす能力（並列処理）」は、実は別の分野でもめちゃくちゃ役立つことがわかりました。それが以下の分野です。
- AI（人工知能）のディープラーニング（深層学習）
- 仮想通貨（暗号資産）のマイニング
- 気象予測や新薬開発などの科学技術計算（スーパーコンピュータ）
AIが大量のデータを学習するには、膨大で単純な行列計算を繰り返す必要があります。これはまさに1万人の小学生（GPU）の並列処理が最も輝く舞台です。
つまりGPGPUとは、「ゲームの綺麗なグラフィックを描くためだけにGPUの圧倒的パワーを使うのはもったいないから、AIの計算とか他の汎用（General-Purpose）な計算にも使い回している状態」のことを指します。
ITパスポート試験での出題ポイント
ITパスポート試験において、このテーマは非常にシンプルな知識問題として出題されます。
以下のキーワードと結びつけて暗記しておけば、確実に得点できます。
キーワード暗記帳
- GPU ＝ 画像処理、3次元グラフィックス、並列処理
- GPGPU ＝ GPUを画像処理以外の汎用的な計算（AIなど）に応用する技術
【過去問に挑戦】
実際のITパスポート試験で出題された過去問（令和6年度 類題）を見てみましょう。
問題：
PCやサーバなどに搭載されているGPU（Graphics Processing Unit）に関する記述のうち、適切なものはどれか。
ア：画像処理に特化した演算処理を行うハードウェアであるが、最近ではAIにおけるディープラーニングの膨大な計算にも利用されている。
イ：主記憶装置のアクセス速度とCPUの処理速度の差を埋めるために設けられた高速な記憶装置である。
ウ：情報の入力から出力までの全てを制御するコンピュータの中心的なハードウェアである。
エ：電源を切っても記憶内容が消えない不揮発性の半導体メモリである。
【解説】
- ア：正解。 前半で「画像処理に特化（＝GPU）」、後半で「AIの計算にも利用（＝GPGPUの概念）」を正しく説明しています。
- イ：これは「キャッシュメモリ」の説明です。
- ウ：これは「CPU」の説明です。
- エ：これは「フラッシュメモリ（ROMなど）」の説明です。
このように、「画像処理」と「AI（並列計算への応用）」のセットが出てきたら、迷わずGPU（またはGPGPU）を選びましょう。
まとめ：GPUとGPGPUの重要ポイント
ITパスポート試験に向けて、この記事のおさらいです。
- CPUは汎用的なリーダー。複雑な処理を順番にこなすのが得意。
- GPUは画像処理の専門部隊。大量の単純計算を同時に行う（並列処理）のが得意。
- GPGPUは、GPUの並列処理能力を活かして、画像処理以外のAIや科学計算など「汎用的な目的」に使う技術のこと。
「なぜ今、世界中のAI企業が高価なGPU（半導体）を奪い合っているのか？」
その答えは、AIにお絵描き（ディープラーニングの大量計算）をさせるために、彼らのような「一斉に計算できる1万人の小学生」が必要不可欠だからです。
単なる試験の用語暗記ではなく、現代のテクノロジーニュースを読み解く知識として「GPUとGPGPU」を覚えておきましょう！
この記事はITパスポート試験のシラバス（テクノロジ系：コンピュータシステム）に基づいて執筆しています。
