156秒が4.8秒に！GPU vs CPU

Jetsonで画像処理スピード比べ

GPUの驚異的な処理能力

GPUの驚異的な処理能力:CPUとの画像処理スピード比較

現代の画像処理では，膨大な計算が必要なシミュレーションや3Dレンダリングなど，CPUでは時間がかかり過ぎる場面が多くあります．

GPU（Graphics Processing Unit）は，特に並列処理に優れた構造をもつため，画像処理や機械学習など大量のデータを並列で処理する分野で特に高いパフォーマンスを発揮します．一方，CPUは命令ごとの処理効率が高いため，シングルスレッド処理には向いていますが，多くの処理を同時に実行する場合は，その性能差が顕著になります．

CPUとGPUの違いと選択の重要性

実験では，CPUだけで画像処理を行った場合と，GPUを利用した場合のスピード差が明確に現れました．CPUでの画像処理時間が156秒だったのに対し，GPUでは4.8秒という高速な処理が可能でした．これはGPUが得意とする並列処理に依存した結果です．

GPUでは，多数の演算ユニットを同時に動かすことで，画像処理やシミュレーションの計算を一気に片付けることができます．

GPUには制限もあります．実験では屈折回数や反射回数を増やした場合，GPUでは処理がうまく進まず真っ暗になってしまう現象が見られました．

GPUの並列処理能力の限界や，メモリ制約，ソフトウェア上のバグなどが影響している可能性があります．シミュレーションの構造や形状の複雑さに応じて，GPUでは効率的に動かないケースもあり，特に反射や屈折の回数を増やすと処理がうまくいかなくなることがあります．

CUDAプログラミングの基礎と実用性

NVIDIAのJetsonシリーズは，GPUを活用した高度な演算が可能で，NVIDIAのCUDA（Compute Unified Device Architecture）プログラミングによってGPUの演算能力を活用できます．CUDAは，GPUの並列演算リソースを活用して高度な計算を行うためのプラットフォームで，特に画像処理や機械学習，物理シミュレーションなどでその威力を発揮します．

JetsonでCUDAプログラミングを行う場合，特に重要なのは計算負荷の高い部分をGPUで効率的に処理させることです．たとえば，屈折や反射など，計算負荷が高くなる部分はGPUに任せ，CPUは全体の制御やスレッド管理に集中することで，全体の処理効率を上げることができます．

CUDAプログラムは，並列化が可能なアルゴリズムに対して非常に高い効率をもつため，大規模な画像処理や物理シミュレーションを行う際に，CPUでは実現できないレベルのパフォーマンスを提供します．

並列処理とメモリ制約

並列処理とメモリ制約は，GPUを使用した画像処理やシミュレーションで重要な役割を果たします．GPUは，多数のスレッドを同時に動かせる並列処理が得意で，処理を小さなタスクに分けて一度に多数の計算を行うことができます．例えば，今回の実験で示されたとおり，156秒かかる処理がわずか4秒に短縮されることもあるのです．

しかし，並列処理が優れている反面，メモリの制約が課題になります．GPUのメモリ容量には限りがあり，複雑な形状や多数の光の反射・屈折をシミュレートする場合，メモリ不足により処理が正常に進まなくなることがあります．今回の実験では，反射回数4回，屈折回数8回を超えると処理が停止したり，画像が真っ暗になったりする現象が見られました．これは，GPUメモリが計算タスクを処理する上で限界に達したためです．

CUDAプログラミングでは，このようなメモリ制約を意識し，効率よく計算を配分することが求められます．並列処理に適した部分を見極めてGPUに任せることで，メモリの使用量を最小限に抑えつつ，高速な計算を実現することが可能です．〈著：ZEPマガジン〉

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著者紹介

• 光学・医療機器メーカなどで約30年間，電子顕微鏡の鏡筒を制御するプログラムなどの開発に従事

著書

1. ［VOD/KIT/data］Jetson Nanoキットで学ぶ NVIDIA CUDAプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．

参考文献

1. ［VOD/PiZero KIT］Python×ラズパイで初めての量子コンピュータ，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング株式会社．