GPU計算 — CAE用語解説

ほぼ同義と考えていいよ。GPUはもともとグラフィック描画専用だったけど、その大量の演算コアを汎用的な数値計算に転用する技術がGPU計算（GPGPU）だ。CUDAやOpenCLといったプログラミングフレームワークを使って、数千スレッドを同時実行できるんだ。

CPUは数十コアで複雑な処理が得意、GPUは数千コアで単純な処理を大量にこなすのが得意。例えば行列ベクトル積のように各要素が独立に計算できる処理はGPUが圧倒的に速い。逆に分岐が多い処理や逐次的な計算はCPUの方が向いてるよ。

典型的なのは陽解法の衝突解析だね。各タイムステップで節点ごとの内力計算を並列に実行できるからGPUと相性がいい。あとはCFDの格子ボルツマン法や、前処理付き反復ソルバーの行列演算、最近だと物理インフォームドニューラルネットワーク（PINN）の学習もGPU計算の代表的な活用先だよ。

小規模なら動くけど、本格的な解析にはVRAMが足りないことが多い。業務用ではNVIDIAのAシリーズやHシリーズが使われていて、クラウドでGPUインスタンスを借りるのも一般的になってきたよ。

このあたりは押さえておきたいね。

いいね。簡単な行列演算でCPUとGPUの実行時間を比較すると、スケーリングの感覚がつかめるよ。