近年、パソコンはビジネス目的だけでなく、研究目的やPCゲーム用など活用シーンが増加傾向にあります。それに伴い、パソコン選びに苦労した経験のある人も増えているのではないでしょうか？
いざ購入を決意しても種類が多い上に価格も製品によってさまざまなため、最適な一台を見つけるのに苦労するところです。そこで今回は、パソコン選びの条件の一つとして重要となるGPUの選び方や、具体的な利用シーンについて紹介します。
GPUとは
まず、GPUとは何かについて解説します。
GPUとは「Graphics Processing Unit」の略称で、コンピューター上で3Dグラフィックなどの画像描画をする際に必要な計算処理を行う半導体チップのことです。GPUの処理能力が高ければ高いほど、美しい映像が素早く描写されるようになります。
最近では、ノートパソコンや家庭用デスクトップでもさまざまな映像を出力し、3Dモデリングを実施することも一般的となってきました。そのため、GPUの性能をパソコン選びで重視する人も増えてきています。
CPUとGPUの違い
GPUと似たような役割を持った、CPUというユニットもあります。CPUもGPUと同様、計算処理機能を持つプロセッサです。
ただ、CPUとGPUは異なる役割を有しています。PCゲームを例にとると、キャラクターを美しくなめらかに動かす役割を果たすのがGPU、キーボードから伝わるユーザーの指示に対し、キャラクターを前後左右に動かすのがCPUの役割となります。
どの動きにも膨大な計算処理が必要ですが、コンピューター全体の計算処理を担うのがCPU、画像描写などグラフィック関連の計算処理を担うのがGPUとなります。
GPUとグラフィックボードの違い
グラフィックボードは、映像や画像の処理機能を持つGPUが搭載されているパーツのことを指します。そもそもGPUは、内蔵GPUと単体GPUの2つに分けることができます。
内蔵GPUとは、CPUと一体となってパソコンに組み込まれているものを指します。一方で、単体GPUはパソコンに外付けして追加で搭載するものを指します。
単体GPUをパソコンに外付けするには、GPUの他にも基盤やファンなど、必要なパーツがセットになったグラフィックボードが必要となります。そのため、単体GPUのパフォーマンスを遺憾なく発揮するため、グラフィックボードはさまざまなPCにおいて重宝されています。
GPUがパソコン選びにおいて重要な理由
続いて、GPUがパソコン選びにおいて重要な理由を2つ紹介します。
処理速度に直結するから
一つ目の理由は、処理速度に直結するためです。
GPUは発売年度や製品によって性能が異なるため、処理速度にも直結します。基本的にパソコンの計算処理の多くはCPUが担当しますが、画像・映像の描写などグラフィックの部門ではGPUが処理を担当します。
すると、パソコンでゲームを楽しむ場合や映像編集、3Dグラフィックの制作などさまざまなシーンでGPUは活用されます。GPUの性能によってこれらのパフォーマンスは左右されるため、パソコン選びの際には内蔵されているGPUの性能にもチェックが必要です。
低スペックだと動作しないソフトがあるから
二つ目の理由は、低スペックのGPUだと動作しないソフトもあるためです。
GPUは先述の通り、画像や映像の出力に特化したプロセッサですが、たとえばAIや機械学習、ディープラーニングといった分野でも、GPUを使った計算処理を行います。
他にも、理系の研究でもシミュレーションの実行や難解な数式の計算処理をGPUで実行することが多くあります。その場合に、たとえば古いモデルのGPUや低スペックの内蔵GPUだと起動できないソフトも多く存在します。
そのため、ご自身の用途に合わせてどのくらいのスペックが必要なのか見極めることが重要です。
GPUが活躍する分野
GPUは近年、ビジネスシーンでもニーズが高まっています。実際にどんな分野でGPUが活躍するのかについてお伝えしていきましょう。
映像編集
GPUが活躍するシーンの一つ目は、映像編集です。
GPUには内蔵GPUと単体GPUの2種類がありますが、最新のPCに搭載されているGPUであれば、スムーズな動作が期待でき、十分に活用可能です。
しかし、利用している動画編集ソフトによっては、CPU内蔵のGPUでは不十分なもの、もしくはグラフィックボードの性能を十分に発揮できないものなど、相性の面で問題が発生する場合もあります。
メーカーや製品によってグラフィックボードの性能も変わってくるため、現在使用している動画編集ソフトと互換性を有しているか、確認の上で利用することをおすすめします。
CG作成
二つ目は、CG作成です。一口に「CG作成」と言っても、モデリングやペインティング、レンダリングなどさまざまな工程を含みます。
これらの工程は、MayaやBlenderといった統合型のCGソフトを使う場合もありますが、映像編集はPremiere Pro、レンダリングはOctane Renderのように、用途によってソフトを使い分けることもあるでしょう。
独立型のソフトを複数立ち上げながら作業することに加え、レンダリングはパソコンに大きな負荷がかかるため、処理速度の高いGPUが重要となります。
AI
三つ目は、AI分野です。AI用のパソコンを用意する上で、最も重要といっても良いのがGPUです。
GPUは元々パソコンのグラフィック描写など、画像や映像の分野を担うプロセッサですが、AI分野でも近年GPUが活躍しています。GPUがAIの分野で活躍できるのは、AIでは複雑な計算というよりもひたすら同じ計算を何度も繰り返すルーティンワークが発生するためです。
その処理量は非常に膨大ですが、GPUは同じ種類の計算処理を一度に並列して行える能力を有していることが特徴です。これは映像処理を効率よく行うための能力なのですが、機機械学習でも同様のプロセスが発生します。
そのため、AIにおいても活用することができます。
GPU選びのポイント
次に、実際にGPUを選ぶ際にどのような点に注目することが大切かについて、3つのポイントを紹介します。
新品で最新のモデルを優先的に選ぶ
一つ目のポイントは、新品で最新のモデルを優先的に選ぶという点です。当たり前ですが、最新のモデルはその時期で最先端の技術が搭載されることになるため、優れたGPUを活用するための一番簡単で効率的な方法です。
Apple社は毎年のようにスマートフォンのiPhoneをリリースしていますが、最新機能や強化されたスペックが話題となります。PC選びにおいても、同様のことがいえるでしょう。
1年程度の違いであればそこまで差はありませんが、5年くらいの違いとなってくると、同じ価格帯やメーカーのモデルであってもパフォーマンスに大きく差が出てきます。もちろん、最新モデルで高品質なGPUを購入するとなると、その分価格も上がってしまいますが、確かな結果が期待できます。
まずは最新モデルから選定をすすめ、予算の都合で最新モデルの購入が難しい場合は、1年ずつモデルを遡り、最適なGPUを選びましょう。価格だけで選ぶのではなく、細かいスペックを比較しながらパフォーマンス面の検討をすすめることが大切です。
ベンチマークスコアを確認する
二つ目のポイントは、ベンチマークスコアを確認することです。
ベンチマークスコアとは、同じ条件下の環境を一律で設定し、GPUを差し替えることでどのようなパフォーマンスの違いが表れるかを数値化したものです。一般的に、ベンチマークスコアが高いほど優れたGPUであるとされ、スコアが低いと優れたパフォーマンスは期待できないとされています。
ベンチマークスコアに関しては、さまざまなサイトで検証が行われているため、調べて参考にしてみると良いでしょう。
ただし、掲載されているスコアはテスト方法や搭載するCPUなどの条件に大きく左右されるため、前提条件が異なるとそれだけでスコアが大幅に変化することもあります。ベンチマークスコアの高さがそのまま性能の高さとは言い切れないことには注意しましょう。
AI向け機能の有無など専用の能力に注目する
三つ目のポイントは、GPUの専用の能力に着目するという点です。
GPUはメーカーや製品によってスペックが異なります。たとえば、最近ではディープラーニングなどAI開発を用途にGPUが運用されるケースが増えてきており、それに伴ってAI開発に最適化されたGPUが多くあります。
まず、内蔵GPUと紹介しているPC用GPUのシェアは、Intel がCPUで圧倒的なシェアを誇っているため、内蔵GPUにおいてもIntelにNVIDIA、AMDが続く結果となっています。しかし、ディスクリートGPUとも呼ばれる単体GPUのシェアでは、NVIDIAがトップクラスのシェアを誇る結果となっています。
NVIDIAが提供するGPUには、Tensorコアと呼ばれるシステムを導入しています。これはAI学習における多精度演算を高速で実行し、AIモデルに最適な精度を提供するだけでなく、一般的なAIフレームワークに自動でフィットさせてくれるものです。この性能は、他の競合他社にも簡単には真似できないものであり、世界をリードするテクノロジー企業であるIntelも、NVIDIAの高パフォーマンスを強調するほどです。
このようにGPUはメーカーや製品によって性能や強みが変わってくるため、単に価格等で選ぶのではなく、用途に合わせた選択ができると良いでしょう。
導入したいパソコン向けGPU
最後に、おすすめのパソコン用GPUについて紹介します。パソコンに搭載されるGPUにはNVIDIA製とAMD製の2種類があります。
NVIDIA GeForceシリーズ
一つ目に紹介するのが、NVIDIA GeForceシリーズです。
こちらのGPUは3Dグラフィックの処理能力を重視しているため、AMD製のGPUよりもゲーム向きといわれています。実際、NVIDIA社のゲーム開発者へのサポート体制も整っており、多くの流通しているPCゲームはGeForce向けに開発を行なっています。
また、NVIDIA社は幅広い性能帯のGPUを展開しているため、シェア率からもわかるように、安定してユーザーを伸ばしています。Tensorコア導入モデルなど、家庭でAI開発を実践する場合でも活躍するため、手軽に導入しやすいGPUの代表格といえるでしょう。
AMD Radeonシリーズ
二つ目にご紹介するのが、AMD Radeonシリーズです。
こちらも全体的にNVIDIA GeForceシリーズと比べてコストパフォーマンスが高く、省電力性を意識したGPUとなっています。しかし、GeForceと比べやや3DCGのような複雑な画像・映像の描写は不向きといわれています。
Radeonはどちらかというと、単純なデータ量の大きい画像処理が得意なGPUとなっています。とはいえ、Radeonシリーズも最新のモデルを実装できれば、高度な映像処理やAIの現場でも十分な機能を発揮します。
近年はInstinctシリーズなど、AIに特化したラインナップも注目を集めています。GeForceよりも予算を抑えて、手軽に最新のGPUを確保したいときに活躍してくれるGPUであるといえるでしょう。
まとめ
パソコン選びにおいてGPUを重視すべき理由について、GPUの概要からメリットについて幅広く紹介しました。
GPUは画像描写だけでなく、AI分野などさまざまなシーンで重要となるプロセッサです。メーカーや発売年度によって性能や得意分野が大きく異なるため、購入を検討中の方はぜひ慎重に適切なGPUを選んでみてください。