Celeron N5105におけるPyOpenCL活用例マンデルブロ集合

はじめに

ローエンド環境でもGPUをうまく活用すれば、計算処理を大幅に高速化できる可能性があります。
本記事では、Intel Celeron N5105（統合GPU）を搭載した環境にて、Python + PyOpenCLを用いてマンデルブロ集合を高速に描画し、CPUに比べて約270倍の処理速度を実現した事例を紹介します。

実行環境

項目	内容
CPU	Intel Celeron N5105（4コア）
メモリ	8GB
GPU	Intel UHD Graphics（統合GPU）
OS	Windows 11pro
開発言語	Python 3.9
使用ライブラリ	PyOpenCL, NumPy, Pillow

ベンチマーク結果

処理方法	平均実行時間（秒）
CPU描画	16.875949 秒
GPU描画	0.062526 秒
向上率	約 269.90 倍

出力画像

CPUで描画された画像（解像度、色情報ともに同じ条件で描画）

GPUで描画された画像

実行時間と速度向上グラフ

実行時間比較（CPU vs GPU）

速度向上率の視覚化

実装ポイント

GPUカーネルをPyOpenCLで実装し、ピクセルごとに独立した並列演算を割り当て。
local_size の調整を行い、効率的なワークグループ配置を最適化。
転送コスト削減のため host_ptr=False で明示的に管理。
ループ回数を抑える工夫など、GPU向けに特化した実装を設計。

考察

Celeron N5105のようなローエンドCPUに内蔵されたGPUでも、並列性の高いタスク（今回のようなピクセル独立の演算）に対しては非常に高いパフォーマンスが得られることが確認できました。

特に描画系タスクでは、計算そのものよりも**「処理の並列化」と「転送最小化」**が鍵となります。
本結果は、PyOpenCLによるGPU制御がローエンドでも十分効果的であることを示す良い例となりました。

おわりに

今後はこの高速描画技術を応用し、ズーム可能なマンデルブロ集合やフラクタルアニメーション、さらに最適化していきます。

本記事が、ローエンド環境でもGPU活用を検討する際の参考になれば幸いです。

中途半端な実装を公開するのではなく、最大限の最適化を施した形で初めて公開するつもりです。