珈琲ブレイク：ゲームもAIもサクサク動く！GPUとNPU、賢い使い分けを生成AIに聞いてみた

最近はSurface Pro(Copilot＋PC)も追加して仕事している。このSurface Proには、生成AIのCopilotが搭載されています。
パソコンにはCPU＋画像や動画処理のGPUが搭載されています。このSurface Proは、生成AI用のNPUも搭載されています。


GPU (Graphics Processing Unit) と NPU (Neural Processing Unit)は何が違うのか、生成AIに聞いてみました。

1．GPU (Graphics Processing Unit):
①主な目的: 画像や映像の描画処理を高速に行うこと。
②アーキテクチャ: 多数の単純なコアが並列に配置された並列処理に特化した設計。これにより、画像内の多くのピクセルに対する演算を同時に行うことができます。
③特徴:
・汎用性が高く、様々な並列処理に対応可能。
・AI分野では、特に学習 (トレーニング) において高い性能を発揮。
・CPUに比べて消費電力が大きい傾向がある。
・NVIDIAのCUDAなどの成熟した開発環境が整っている。

2．NPU (Neural Processing Unit):
①主な目的: 人工知能 (AI) や機械学習の特定の処理、特に推論 (学習済みモデルの実行) を効率的に行うこと。
②アーキテクチャ: AI処理に特化した設計。脳の神経回路 (ニューラルネットワーク) を模倣した構造を持ち、行列演算や畳み込み演算などのAI特有の計算を高速かつ低消費電力で行えるように最適化されています。
③特徴:
・AI処理に特化しているため、特定のタスクにおいてはGPUよりも高い効率と低消費電力を実現。
・主にエッジデバイス (スマートフォン、IoT機器など) での利用が進んでいる。
・メーカーごとに開発環境が異なり、互換性や開発のしやすさに課題がある場合がある。
・最新のスマートフォン向けNPUは数十～数百TOPS (Tera Operations Per Second) の処理能力を持つ。

※Surface Pro(Copilot＋PC)