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Graphics Processing Unit …本記事で記載する。
ソヴィエト人民委員会付属国家政治局。旧ソ連における秘密警察。なお、この場合はゲーペーウーと読む。
地上動力設備 (Ground Power Unit) - 航空機へ電力を供給する設備。

概要

俺の名前は"Graphics Processing Unit"。
通称GPU。
PCの画像処理、画像出力担当だ。
描画・物理演算、4K 動画の再生支援は任せておけ！
ニコニコ動画の再生支援もお手のもの！
でも、お前らの嫁をモニタから引っ張り出す仕事だけは勘弁な！！(VRならワンチャン？)

画面に画像データを表示する（グラフィックレンダリング）ための集積回路である。当初は「ビデオチップ」とか「ウィンドウアクセラレータ」と呼ばれていたのだが、NVIDIAが1999年に発表した「GeForce 256」を「GPU」と呼び、以降はこの呼び方が普及した。

PC用の3D ゲームをプレイする場合、CPUよりGPUのほうが重視されることが多い。ゲームでの性能幅がせいぜい2倍程度のCPUと違って、GPUでは最高峰のグラフィックカードとオンボードでは十倍以上の性能差も珍しくないため、高性能なカードに最適化された重量級ゲームを廉価カードやオンボードのPCで動かすと「性能が足りなさ過ぎて正常起動すらしない」「コマ落ちが酷くてまともにプレイできない」といったことが起こるからである。世代交代による性能向上のスピードもCPUと比べて非常に速い。

かつては様々なメーカーがGPUを開発していたが、2024年の時点では「NVIDIA」「AMD」「Intel」の3社がPC向けのGPUを提供している。

GPUのPCへの搭載方法は、CPUやチップセットへの内蔵、マザーボードへの実装、拡張カード（グラフィックボード）と様々で、ハイエンドのGPUは基本的に拡張カードで提供されているものの低価格なPCではオンボードが主流になっており、Intel、AMD共にGPUを内蔵したCPUを販売している。

また、一方で組み込み市場への展開もあり、コンシューマーゲーム機やスマートフォン、アーケードゲームにGPUが搭載されるようになっている。

マルチGPU（マルチグラフィックスプロセッサ）

GPUはCPUと同様にコンピュータ1台に対して1基搭載して動作させることが一般的であり、これを「シングルGPU（シングルグラフィックスプロセッサ）」という。

しかしながら、より快適に映像処理をする為、或いはより高度な映像処理をする為にコンピュータ1台に対して、GPUを複数搭載して並列動作させる「マルチGPU（マルチグラフィックスプロセッサ）」という技術が存在する。

マルチGPUの構成例

デュアルGPU（GPUを2基搭載して並列動作させる）
トリプルGPU（GPUを3基搭載して並列動作させる）
クアッドGPU（GPUを4基搭載して並列動作させる）

マルチGPU構成にするには、

マザーボードにPCI Express x16等の拡張バスが複数搭載されている
マルチGPUソリューション（後述）に対応したマザーボードである
マルチGPUソリューションに対応したグラフィックカードである

という以上の条件を全て満たしている必要がある。

また、1枚のグラフィックカードにGPUが2基搭載された、デュアルGPU構成のモデルがグラフィックカードには存在する。この場合、グラフィックカード1枚をマザーボードに挿すことで「デュアルGPU」構成を実現していることになる。

一般的に1枚のグラフィックカードに搭載されるGPUの数は1基であり、「デュアルGPU」構成にするのであれば、2枚のグラフィックカードをマザーボードに挿す必要がある。

なおゲームで使用する場合、マルチGPUだとフレームレートが上がって快適に遊べる事もあるが対応タイトルはFPS等高フレームレートが要求されるゲームに限定され使用電力や発熱等で動作が不安定になったりとデメリットも多い。騒音もクソやばい事になる。

ゲーム用途で高性能なGPUが欲しいなら普通に高性能なGPUを1枚買ったほうがいい

AI用途やマイニングでは有用かもしれない。

マルチGPUソリューション

大手GPUメーカーである、NVIDIAとAMDは両者共にマルチGPUの為の独自のソリューションをユーザーに提供している。

NVIDIAのマルチGPUソリューションとしては主に

Scala ble Link Interfa ce（略称：SLI）
Hybrid SLI

AMDのマルチGPUソリューションとしては主に

などが存在する。

GPGPU（GPUによる汎目的計算）

近年のトレンドとして、GPUの演算資源を画像処理以外の目的に活用することが進められている。これは元々一般ユーザの使用目的においては余らせ気味だったGPU資源を有効活用することが狙いである。一般には動画のエンコード/デコードにGPUを使用することに使われる（Flash Player 10やAdobe CS4などで採用）。

GPUの特性上、一度に大量のデータを単純な計算で処理する場合、かなり劇的な効果を得られることが実証されている（GPUが「簡素な設計の演算ユニット(＝CPUのコアに相当)を大量に並べる」という設計のため）。一方で分岐予測などを多用した複雑なプログラム（コア数よりも個々のコアの性能が重要）はCPUに比べ苦手とされている。