AIによる画像生成で、それなりにハイスペックなグラフィックボードが必要になる理由を解説します。
AI画像生成にハイスペックなグラフィックボードが必要な理由
1「グラフィックボード（GPU）は画像の描画にいちじるしく向いているから」
GPUは大量の並列処理が可能であり、この機能が生成系AIには不可欠
- GPUは「画像の描画に関する計算能力」が非常に高く、CPUのそれをはるかに上回る性能を備えている
- 具体的には「単位時間あたりに可能な、描画についての演算の量」
「単位時間あたりに並列処理が可能な、スレッド（一つのプロセスを複数に分割して処理できる場合の、最小の処理単位）の数」が、CPUよりもはるかに上
- 具体的には「単位時間あたりに可能な、描画についての演算の量」
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2「生成系AIはニューラルネットワークを用いるため、膨大な計算量が要求されるから」
- 一般的なAI画像生成ソフト（Stable Diffusionなど）では、
「大量の画像データを学習済みの、ニューラルネットワーク」を利用することで、AIでの画像生成を可能にしている- ニューラルネットワーク（英語で”神経網”を意味する）とは、人間の脳の神経細胞をモデルとして構想される情報処理システム
- ニューラルネットワークを用いたAI画像生成ソフトは、画像生成のために膨大な計算処理が必要になり、
それなりにハイスペックなGPUを使用することで初めて可能になる
（CPU単体では、画像処理に関する計算が遅すぎるせいで、生成に時間がかかりすぎたり、あるいはAI画像生成ソフトの動作条件を全く満たしていない状況になる）
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3「画像モデルの解析のためのディープラーニングにも、GPUが最適」
- ディープラーニング（深層学習、大量のデータ・情報をソフトウェアで解析して、一定の傾向・規則性を見つけ出すこと）を用いてAI画像生成をしようとする際（たとえば、特定のイラストレーターの絵柄とそっくりのイラストを自動生成させるなど）、その役目はGPUが最適となる
- 『GPUがグラフィックに関する演算をする計算プロセス』が、
『ディープラーニングにおけるデータ解析の計算プロセス』とほぼ同一であるため、ディープラーニング用にGPUを転用することができる- ディープラーニングにGPUを用いることで、CPUがディープラーニングをする数十倍の速度で計算を進めることができる
- 画像モデルの解析だけではなく、「自然言語処理」「音声認識」「異常検知」など複数のジャンルでのディープラーニングで、GPUが活用される
- 『GPUがグラフィックに関する演算をする計算プロセス』が、
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