GPUの種類と用途まとめ【NVIDIA・AMD・Intel・モバイル・AI半導体】最新版

GPU（Graphics Processing Unit）は、かつてはゲームのグラフィックス処理専用チップでしたが、現在ではAI・機械学習・科学計算・動画編集など幅広い用途に活用される汎用並列演算プロセッサへと進化しています。

本記事では、GPUの用途別の種類と主要メーカーの製品ラインアップを最新情報に基づいて整理します。

Contents

GPUとCPUの違い

GPUを理解するには、まずCPUとの違いを把握することが重要です。

GPUの「大量並列処理」の特性が、ディープラーニングの行列演算と相性が良く、AI時代の主役プロセッサとなっています。

一般消費者がパソコンゲームのグラフィックス描画のために使うGPUです。

NVIDIA GeForce シリーズ

NVIDIAのコンシューマー向け主力ブランドです。

GeForce RTX 40シリーズ（最新世代）：RTX 4090・4080・4070・4060など。Ada Lovelaceアーキテクチャ採用。レイトレーシング・DLSS 3（AIフレーム生成）対応
GeForce RTX 30シリーズ（前世代）：RTX 3090・3080・3070・3060など。Ampereアーキテクチャ

AMD Radeon RX シリーズ

AMDのコンシューマー向け主力ブランドです。

Radeon RX 7000シリーズ（最新世代）：RX 7900 XTX・7800 XT・7600など。RDNA 3アーキテクチャ採用。高いラスタライズ性能とコストパフォーマンス

3DCGレンダリング・CAD・映像制作などの専門業務向けGPUです。コンシューマー向けより高精度な浮動小数点演算・ECC（エラー訂正）メモリに対応しています。

現在最も注目されているGPU市場です。ディープラーニングの学習・推論、HPC（高性能計算）に使われます。

NVIDIA データセンター向け

AMD データセンター向け

NVIDIAがAI GPU市場で圧倒的なシェアを持ちますが、AMDが追い上げています。

スマートフォン・タブレット向けのGPUです。SoC（System on a Chip）内に統合されています。

Qualcomm Adreno シリーズ：SnapdragonシリーズのSoCに統合。Android高性能スマートフォンで主流
Apple GPU（Apple Silicon内蔵）：M1・M2・M3・M4シリーズに統合。高い電力効率とグラフィックス性能。Metal APIで最適化
ARM Mali シリーズ：多くのAndroidデバイスのSoCに採用
Imagination Technologies PowerVR：AppleがA15以前のiPhoneに採用していたGPU IPの供給元

CPUと同一チップ上に統合されたGPUです。専用グラフィックスカードが不要で、省電力です。

IoTデバイス・自動運転・ロボット・産業機器などに使われる省電力GPUです。

AI需要がGPU市場を牽引：ChatGPT登場以降、LLM学習・推論向けにデータセンターGPUの需要が急拡大。NVIDIAのH100・H200は供給不足が続いた
HBM（広帯域メモリ）の重要性が増大：AI GPU には大容量・高帯域のHBMメモリが不可欠。SK Hynix・Micronなどが供給
自社AIチップへの移行：Google（TPU）・Amazon（Trainium/Inferentia）・Microsoft（Maia）など、クラウド大手が独自AIチップ開発を強化