SIGLENT（シグレント）SDS5000X HDシリーズ デジタル・オシロスコープ

**LLM (大規模言語モデル)**は、その巨大な計算負荷とデータ要件から、**GPU (グラフィックス処理ユニット)**なしには成り立たない技術です。

GPUは、LLMの**学習（トレーニング）と推論（実行）**の両方において、CPUを遥かに凌ぐ性能を発揮し、AI時代の中心的なインフラとなっています。

1. LLMにおけるGPUの役割

LLMは、数十億から数兆にも及ぶパラメータ（モデルの重み）を持つ巨大なニューラルネットワークです。これらのモデルの処理は、本質的に大規模な行列演算（テンソル計算）の繰り返しで構成されます。

なぜCPUではなくGPUが必要なのか？

1. 並列処理能力:

   • CPUは、少数の強力なコアで複雑な処理を**逐次的（順番）**に行うことを得意とします。

   • GPUは、数千もの小さなコアを持ち、単純な計算を**並列的（同時）**に大量に実行することに特化しています。

   • LLMの行列演算は、各要素の計算が互いに独立しているため、GPUの並列処理能力が極めて有効に機能し、CPUに比べて数十倍から数百倍の高速化を実現します。

2. 大容量VRAM (ビデオメモリ):

   • 大規模なLLMのモデルパラメータは、数十GBから数百GBにもなり、処理中には中間データも大量に発生します。

   • GPUは、CPUのメインメモリ（RAM）よりも高速なアクセスが可能なVRAMを大容量搭載しており、巨大なモデル全体を収容し、演算ユニットに素早く供給するために不可欠です。

2. LLMのフェーズごとのGPU要件

3. 関連技術

LLMの効率的な実行のために、GPUと組み合わせて以下の技術が重要になっています。

• CUDA / ROCm: NVIDIA（CUDA）やAMD（ROCm）が提供する、GPUの並列演算能力をディープラーニングなどの用途で活用するためのソフトウェアプラットフォーム。特にNVIDIAのCUDAは、LLM開発における業界標準となっています。

• モデル量子化 (Quantization): モデルの重みをFP32（32ビット浮動小数点数）やFP16（16ビット）から、**INT8（8ビット整数）**など低いビット数に変換する技術。これにより、モデルのメモリ使用量を大幅に削減し、VRAM容量の少ないGPUでも大規模モデルの推論が可能になります。

• 分散学習: 単一のGPUでは学習不可能な巨大モデルを、多数のGPUを連携させて並列で学習させる技術。