内蔵GPUと外付けGPU

記事の更新日：2026/09/30　評価を加筆

1.概要

GPU(Graphics Processing Unit)はAI処理で注目を浴びています。CPU(central processing unit)内にもGPUは存在しています。内蔵VGAと呼ばれるものです。それに対してnvidiaなどのVGAは外付けVGAと呼ばれます。一般的な用途でどの程度の差があるか気になったので調べてみました。

GPUはある意味のベクトルプロセッサです。以前ならばスーパーコンピュータと言えます。１万円前後のGPUでも内部に1000個程度のプロセッサがあるベクトル演算装置です。画像処理は表示する点を制御しますが、同時に処理をする必要があり、内蔵するプロセッサを並行稼働させる必要があったことに気がついた方がGPUとして利用を始めました。

私の評価は以下の通りです。

(1) 内蔵GPUとはCPUに存在するVGA機能ですが、十分な機能と性能があります
(2) 内蔵GPUをVGAとして利用すると、外付けGPUのVRAMを計算処理に全て使えます
(3) 内蔵GPUと外付けGPUを両方使うにはBIOSの調整の設定が必要になります
(4) 設定に苦労しますが、内蔵VGAで表示、外付けGPUで計算処理は合理的です

2.詳細

ネットの情報では、ゲーム、動画制作、3DCAD、VR、機械学習・ディープラーニングが外付けGPUを必要とするようです。一般的な文書、表計算、ブラウザなどでは内蔵GPUで十分な範囲と考えられます。

ゲームと言っても3Dを利用するゲームとWindows98時代の平面的なゲームでは当然異なると思います。また、利用しているubuntu+dosbox-x+windows98se上の環境にはnvidiaドライバは設定できないので外付けGPUは意味がないような気がしてきたので、実際に試してみました。

環境はAMD Athron II環境で、内蔵GPU(chipset内蔵)とnvidia-GT9500環境をWindows98se上のgameを３種類動かして比較しました。結果は体感速度では何も変わらない気がします。

多分、ubuntuではnvidaを認識(nouveau)しているのですが、dosbox-x上のwindows98seにnvidiaのドライバは無いので使えていないと思われます。また、使えていても3Dを表示する機能がゲームにないの無駄なスペックになっているだけと思っています。

3.所見

GPUはベクトル演算装置の代わりとして機械学習・ディープラーニングに使われるようになり、高価なGPUが生まれました。しかし、スーパーコンピュータが限られた場所に設置されていたのと同じで、GPU購入が一巡するとニーズがなくなるような気がしていました。

しかし、LLMを利用するAIブームが到来して、データセンター設備増強ラッシュとなり、GPUだけでなく、メモリやストレージの価格も高騰し、一般利用者のPCやスマホ購入にも影響が出ています。早く、AIブームが落ち着いて価格が下がってくれることを望むばかりです。

LocalAIを実現するには高性能GPUが必要です。モデルのサイズは70B以上を利用したいのでGPU搭載メモリは32GBが理想です。このクラスになると100万円の大台に乗るので手が出せません。安価になって普通に利用できるようになってほしいものです。

4.追加

内蔵GPUをうまく利用して、外付けGPUのVRAMをフル活用しています。AMD 3200G搭載PCには、nvidia 1660 Superを取り付けています。しかし、ディスプレイは内蔵GPUからの出力端子に接続して、外付けGPUはVGA出力できないようにします。

この設定は組立時に少し難しいのですが、少ないVRAMを効率的に利用する有効な手段となります。このPCにはRAMは16GB搭載して、VRAM用に500MBを割り当てています。ディスプレイへの表示ならば、このメモリ容量で十分機能します。

PytorchとCUDAの組み合わせでLoaclAIなどを起動する場合、nvidia 1660 superに搭載されている6GBのVRAMをフルに利用することができるので、7B程度のモデルを実行することが可能です。もし、VGA出力にも利用していた場合、5GB程度の空き容量となり、7Bモデルを動かすことは難しいことであったと考えます。

参考

[本ブログ内参照]


コメント

コメントを投稿