CPU / GPU / NPU / LPUの違いを簡単に解説

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 こんにちは、くまです。今後AI銘柄に投資するにあたり基本的な半導体チップについてまとめておこうかと思います。ここが理解できていると少し楽しいと思います。


CPU(Central Processing Unit)

  • 役割:コンピュータの「頭脳」。あらゆる処理や制御を担当する汎用プロセッサ。
  • 特徴:幅広いタスクに対応できるが、並列処理はあまり得意ではない。

GPU(Graphics Processing Unit)

  • 役割:もともとは画像処理用だが、近年はAIや科学計算など大量の並列処理にも活用。
  • 特徴:同時に多数の計算をこなすのが得意。AIの学習・推論、画像処理などで活躍。

NPU(Neural network Processing Unit)

  • 役割:AIのニューラルネットワーク処理(特に推論)に特化したプロセッサ。
  • 特徴:AI推論を高速・省電力で実行。スマホやPCなどにも搭載が進んでいる。

LPU(Learning Processing Unit / Language Processing Unit)

  • Learning Processing Unit:AIモデルの**学習(トレーニング)**を超高速に行う専用チップ。Cerebras SystemsのWSEなどが代表例
  • Language Processing Unit:生成AIなどの**推論(答えを出す処理)**に特化したチップ。Groq LPUなどが有名
  • 特徴:LPUは用途によって「学習特化型」と「推論特化型」があり、どちらもAI時代の高速処理を担う新世代プロセッサ。

まとめ表

名称主な役割得意分野
CPU汎用処理OS・アプリ全般
GPU並列計算画像処理・AI学習/推論
NPUAI推論ニューラルネットワークの推論
LPUAI学習または推論特化LLM学習・生成AI応答など

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