GPUは3Dグラフィックスだけじゃない!グラフィックカードの意外な活用術

コンピューターシステムの心臓部といえば、中央処理装置(CPU)です。この汎用プロセッサはほとんどのタスクを処理しますが、基本的な数学計算が中心となっており、複雑な処理では複数の命令を組み合わせる必要があるため、処理時間が長くなりがちです。さまざまなタスクを同時にこなすと、CPUに大きな負担がかかることもあります。

そんな中、多くのユーザーがパソコンに搭載しているのが「グラフィックプロセッシングユニット(GPU)」を備えたグラフィックカードです。GPUは2D・3Dグラフィックスに関わる複雑な計算を専門に扱うため、特定の演算においてはCPUよりも優れたパフォーマンスを発揮します。近年では、グラフィックス以外の分野でもGPUの重要性がますます高まっています。ここでは、その代表的な活用例を紹介します。

動画処理の高速化

3Dグラフィックス以外でGPUが最初に活用されたのは、動画処理の分野です。高解像度の動画ストリーミングでは、圧縮されたデータをデコードして高精細な映像を生成する必要があります。ATI(現AMD)とNVIDIAは、このデコード処理をCPUではなくGPUで担当させるソフトウェアを開発しました。

さらに、GPUは動画のトランスコード(形式変換)にも威力を発揮します。たとえば、ビデオカメラで撮影したファイルをDVDに書き込むために別の形式へ変換する場合、コンピューターは一方の形式をもう一方の形式で再レンダリングしなければなりません。この処理には膨大な計算能力が必要ですが、GPUの動画処理機能を活用すれば、CPUのみに頼る場合よりもはるかに短時間で完了できます。

SETI@Homeと分散コンピューティング

SETI@Homeは、地球外知的生命体探査(SETI)プロジェクトの一環として電波信号を解析する分散コンピューティング・アプリケーションでした。このプロジェクトも、GPUが持つ余剰計算能力を活用した好例です。GPU内の高度な演算エンジンにより、CPUのみを使用する場合に比べて、一定時間内に処理できるデータ量を大幅に増やすことができました。NVIDIA製グラフィックカードでは、CUDA(Compute Unified Device Architecture)と呼ばれる技術が使用されました。CUDAとは、NVIDIAのGPUに直接アクセスできるよう拡張されたC言語ベースの開発環境のことです。なお、SETI@Homeは2020年3月に約21年間の歴史に幕を下ろしていますが、その技術は後の分散コンピューティングプロジェクトへと受け継がれました。

Adobe Creative Suite / Creative CloudでのGPUアクセラレーション

GPUアクセラレーションを本格的に取り入れた有名アプリケーションの代表格が、Adobe Creative Suite(CS4以降)であり、現在はCreative Cloudへと引き継がれています。PhotoshopやPremiere Proといった主力製品を含む多くのアプリケーションで、OpenGL 2.0対応かつビデオメモリ512MB以上のグラフィックカードを搭載していれば、各種タスクを高速化できます。

なぜAdobeのアプリケーションにこの機能が必要なのでしょうか?特にPhotoshopやPremiere Proには、高度な数学的処理を必要とする specialised フィルターが多数搭載されています。大きな画像や長時間の動画ストリームをレンダリングする際、これらの計算をGPUにオフロードすることで処理時間を大幅に短縮できます。ただし、効果の程度は作業内容や使用しているグラフィックカードによって異なり、体感差をほとんど感じない場合もあれば、劇的な時間短縮を実感できる場合もあります。

暗号資産(仮想通貨)マイニング

仮想通貨を取得する標準的な方法が「暗号通貨マイニング」です。これは、自分のコンピューターを取引処理のためのハッシュ計算の中継役として使う仕組みです。CPUでもマイニングは可能ですが、GPUの方がはるかに高速に並列計算を行えます。そのため、GPUを搭載したPCは、そうでないPCよりも速く通貨を採掘できるのです。この特性が一因となり、高性能GPUは一時期品薄状態に陥ったこともありました。

OpenCLによる統合的な活用

グラフィックカードを性能向上に活用する動きの中で最も注目すべき開発が、「OpenCL(Open Computing Language)」仕様の登場です。OpenCLは、GPUやCPUだけでなく、さまざまな専用プロセッサをまとめて計算アクセラレーションに活用できるようにするオープン規格です。異なる種類のプロセッサを組み合わせて処理データ量を増やせるため、あらゆる種類のアプリケーションがその恩恵を受けられる可能性を秘めています。

GPUの普及を妨げるものは?

専用プロセッサ自体は目新しい存在ではありません。グラフィックプロセッサは、コンピューティング業界で最も成功し、広く使われている専用プロセッサの一つです。課題となるのは、こうした専用プロセッサをグラフィックス以外のアプリケーションから利用しやすくすることです。従来、アプリケーション開発者はそれぞれのグラフィックプロセッサに固有のコードを書く必要がありました。しかし、OpenCLのようなオープンスタンダードへの移行が進めば、コンピューターはグラフィックカードをかつてないほど有効活用できるようになるでしょう。