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？
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。
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
フェーズ | 役割 | 必要なGPUの特性 |
学習（トレーニング） | 膨大なデータからモデルパラメータを最適化する。 | 計算性能（TFLOPS）、最大級のVRAM容量、高速なメモリ帯域幅、複数GPUを連携させるためのNVLinkなどの技術。 |
推論（インファレンス） | 学習済みモデルに質問を入力し、リアルタイムで回答（テキスト）を生成する。 | VRAM容量（モデル全体が収まること）、処理速度（低遅延での応答性）。モデルの量子化によりVRAM要件は緩和されることがある。 |
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。
SDS7000A製品の紹介ページ⇒https://tm-co.co.jp/products/siglent-sds7000a/
