GPU

GPUとは

GPU（Graphics Processing Unit）は、もとは画像処理用のチップですが、並列計算に非常に強いという特性から、現在はAIの学習・推論の主役となっているプロセッサです。

LLMの学習や日々のAPI応答の裏側では、大量のGPUがフル稼働しています。

CPUとの違い

項目	CPU	GPU
得意	複雑な逐次処理	単純計算の大量並列
コア数	数個〜数十	数千〜
用途	OS・一般業務	AI・3D・動画処理

AIの計算は行列同士の掛け算の繰り返しなので、GPUの並列性能と相性が非常によいのです。

AI業界での位置づけ

• NVIDIA製GPU（H100、H200、B200等）が事実上の標準
• VRAM（GPU上のメモリ）の容量がモデルサイズを決める
• 近年はTPU（Google）やカスタムチップも台頭

士業事務所での位置づけ

• クラウドAI利用が中心なら、GPUを直接気にする必要はない（ベンダー側で管理）
• オンプレAI・ローカルLLMを検討する場合は、GPU・VRAM要件が導入コストを決める最大要素
• 機密性の高い業務で情報を外に出したくないケースでは、GPU搭載PCでローカルモデルを動かす選択肢も

注意点

AI向けGPUは高価で、電力・発熱・冷却も考慮が必要です。事務所で単独導入するより、クラウド／ベンダー提供のAI環境を使う方が現実的な場合が多いでしょう。