【図解】CPU・GPU・TPUの違いとは？AI時代のプロセッサ徹底解説
2025年11月27日
この記事の3行まとめ
- CPUは「司令塔」、GPUは「力持ち」、TPUは「AI専用マシン」と役割が違う。
- AIの計算には、単純作業を大量にこなせるGPUやTPUが適している。
- 用途に合わせてこれらを使い分けることが、高速なAI処理の鍵となる。
ねぇねぇ！AIのニュース見てたら「GPUが足りない！」って騒いでたよ。GPUってゲームするやつだよね？なんでAIに必要なの？
いいところに気がついたな。結論から言うと、AI（特にディープラーニング）の計算は、GPUが得意な「単純な計算の繰り返し」だからだ。
CPUとGPU、それにTPUまであるけど、どう違うの？ごっちゃになってるなのさ。
よし、わかりやすく比較してみよう。
1. CPU (Central Processing Unit)
コンピュータ全体の「司令塔」だ。難しい判断や複雑な処理を順序よくこなす。
例えるなら「何でもできる天才マネージャー」だな。少人数で高度な問題を解決する。
2. GPU (Graphics Processing Unit)
画像処理や並列計算の「力持ち」だ。単純な計算を同時に大量に行うのが得意。
例えるなら「単純作業が得意な数千人の作業員」だ。一人ひとりは単純なことしかできないが、人海戦術で圧倒的な量をこなす。
3. TPU (Tensor Processing Unit)
Googleが開発した「AI専用」のプロセッサだ。行列演算に特化していて、余計な機能を削ぎ落としている。
例えるなら「AI計算のためだけの特注スーパーマシン」だ。
そっかー！CPUは賢いリーダーで、GPUはいっぱい働いてくれる作業員さんたちなんだね！
なるほど、なるほど～。だから大量のデータを学習させるAIには、人海戦術のGPUや、専用マシンのTPUが向いているってことなのさ！
その通り。最近では、スマホやPCにも「NPU」というAI専用チップが載り始めている。適材適所で使い分けるのが重要なんだ。
わかった！めいのパソコンの中にも、小さな作業員さんがいっぱいいるって思うと、なんだか可愛いな！めい、ひとつお利口になった！
まとめ
CPU、GPU、TPUはそれぞれ得意分野が異なります。汎用的な処理はCPU、大規模な並列計算はGPU、そしてAI特化の高速処理にはTPUと、それぞれの特徴を活かしてAI技術は支えられています。
今後も新しいプロセッサが登場し、私たちの生活をより便利にしてくれることでしょう。
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