CPU・GPU・NPU・ISP・SoCの役割と動向を軽く解説

こんにちは、しゅんです。
いつも記事を読んでくれてありがとう！
今回は前回の記事の続編のCPU・GPU・NPU・ISP・SoCの役割と最新動向に関係している記事となります。素人なので、間違ってるところがあったら、指摘などがあれば、コメントしてください。
今回は一部の用語の説明も下の部分にも書いているので、多分あってると思うので、もし間違ったら是非教えてください。よろしくお願いします。

経由：
nnnさんの投稿を受けて、自分も気になって調べて、GPTのdeep researchも利用して、今回の記事を書きました

GPUとNPUとISPの違いを知りたい。 https://t.co/itwC6HvXap
— nnn (@nnn112358) January 22, 2025

前回の記事です沢山見てくれてありがとうございます：

1. 各プロセッサの役割と基本構造

1-1. CPU（Central Processing Unit）

役割：
CPUは「頭脳」としてシステム全体の基本処理（OS管理、アプリ実行、ユーザー入力への応答など）を担っています。
たとえば、キーボード入力に応じてディスクからデータを読み出す処理はCPUが担当しています。
さらに、PC、スマホ、サーバーなどどんなコンピューティングデバイスにも必須の存在です。

構造の特徴：

少数の高性能コア（一般的に4〜8個、サーバーではそれ以上）
大容量のキャッシュメモリ
高速クロックで、シリアルな（逐次的な）複雑処理に強い
最新では、消費電力の最適化と高性能コア＋高効率コアを組み合わせたbig.LITTLE型などの異種マルチコア設計が主流になっています。

動向：
CPU自体にAI処理用の専用回路（NPUのような）が内蔵される動きもあり、AppleやAMDなどが独自の拡張を加えています。
詳細は以下のリンクもどうぞ：
CPU vs. GPU? What’s the Difference? Which Is Better? | NVIDIA Blog

1-2. GPU（Graphics Processing Unit）

役割：
もともとは画面表示のために大量のピクセル計算（色、明るさの調整など）を高速に行うために設計されましたが、現在では並列計算の加速装置としても広く使われています。
ディープラーニングや科学技術計算、暗号処理など、大量のデータを一斉に処理する処理に特化しています。

構造の特徴：

数百～数千もの簡易な演算コア（ALU）が並列に動作
「一度に同じ命令を大量のデータへ適用する」SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）方式を採用
浮動小数点演算能力（FLOPS）やメモリ帯域幅に優れており、行列演算やベクトル演算が得意

動向：
最新GPUはディープラーニング向けに専用のTensorコアや、光線追跡用のRTコアを備え、ゲームだけでなくAI研究や大規模データセンターでの利用が拡大しています。
参考：
GPU vs CPU - Difference Between Processing Units - AWS

1-3. NPU（Neural Processing Unit）

役割：
NPUはニューラルネットワーク処理専用に設計されたプロセッサです。
画像認識、音声認識、機械翻訳、顔認証など、スマホやタブレットでのAI処理を省電力かつ高速に行うために使われています。
クラウドやデータセンター用のAIアクセラレーター（例：GoogleのTPU）もこのカテゴリに入ります。

構造の特徴：

多数のMAC（乗算累積）ユニットによる行列計算の並列処理
INT8やFP16など、低精度な数値計算に最適化（これにより高速＆省電力が実現）
制御回路はシンプルで、決まったニューラルネットワークの演算を高速に連続実行する設計

性能：
TOPS（Tera Operations Per Second）という指標で評価され、最新のスマホ向けNPUは数十～数百TOPSの処理能力を誇ります。
特にAI推論において、同じタスクをCPUやGPUで処理する場合より圧倒的な効率を示します。

動向：
スマホだけでなく、PC（例：IntelのMeteor Lakeシリーズ）や自動運転、IoT機器などエッジ側での利用が進んでおり、今後はほぼすべてのデバイスにNPUが組み込まれる可能性が高いです。
参考：
The 'Meteor Lake' NPU: Meet Intel's Dedicated Silicon for Local AI Processing | PCMag

1-4. ISP（Image Signal Processor）

役割：
ISPはカメラでキャプチャした生の画像データ（RAW）を補正・変換し、美しい画像に仕上げるプロセッサです。
具体的には、デモザイク処理、ノイズ除去、自動露出・ホワイトバランス調整、色補正、HDR合成、さらにはJPEGエンコード前のフォーマット変換など、撮影時の「画像の仕上げ役」として活躍します。

構造の特徴：

画像処理専用の固定機能ハードウェアパイプライン
レンズ補正、デモザイク、ノイズ低減など各工程ごとに専用ブロックが用意され、高速処理が可能
並列計算を使って多画素を同時処理できるため、スマホの連写や4K/8K動画のリアルタイム処理を実現

動向：
最新のスマホでは、従来の固定的なISPに加えてAIによるシーン認識や最適化を組み合わせたAI ISPが登場。たとえば、被写体に合わせた露出やノイズ除去の強さを自動調整するなど、より高度な画像処理が可能になっています。
参考：
What is a camera ISP? What are its functions? - TechNexion

2. SoC（System on Chip）とは？

SoCは、CPU、GPU、NPU、ISPなどを１つのチップ上に統合したものです。
これにより、各プロセッサ同士が効率よく連携でき、消費電力も低く、コンパクトながら高いパフォーマンスを引き出せます。
代表例としては、AppleのMシリーズ、QualcommのSnapdragon、GoogleのTensorチップなどが挙げられます。

3. 専門用語の解説

ここでは、普段の技術記事でよく出てくる用語を簡単に説明します。

ALU（Arithmetic Logic Unit）
数値計算や論理演算（加減、論理積・論理和など）を担当する回路。GPUでは数千個の簡易ALUが並列実行しています。
SIMT（Single Instruction, Multiple Threads）
「単一命令・複数スレッド」のことで、GPUが同じ命令を大量のスレッド（データ）に同時実行する方式。
MACユニット（Multiply-Accumulate Unit）
乗算とその結果の加算を高速に行う専用回路。NPUで大量に配置され、ニューラルネットの演算に使われます。
シストリックアレイ（Systolic Array）
一定方向にデータが流れるように並列処理を行う回路。GoogleのTPUなど、ディープラーニングで効率的な行列演算を実現するために利用されます。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）
NVIDIAが開発したGPU向けプログラミングプラットフォーム。並列計算環境として、研究や機械学習分野で広く利用されています。（元々の名前GPGPU）

4. NPUとGPUの比較と今後の展望

ハードウェア的違い：

GPU: 汎用並列演算が得意で柔軟性は高いが、消費電力がやや大きい。
NPU: AI処理専用設計で、低消費電力ながらAI推論ではGPU以上の効率を発揮する。

ソフトウェア環境の違い：

GPUはCUDAなど成熟したプラットフォームが整っている。
NPUはメーカーごとに開発環境が異なるため、互換性や開発のしやすさに課題がある部分もある。

今後のトレンド：
学習（トレーニング）では引き続きGPUが中心となる一方、スマホやエッジ機器など推論処理では低消費電力で高速なNPUが主流になっていくと予想されます。今後、ほとんどのデバイスにNPUが搭載されるようになるかもしれません。

5. ヘテロジニアスコンピューティングの重要性

現在、CPU・GPU・NPU・ISPなどがそれぞれの得意分野を担当しながら連携する「ヘテロジニアスコンピューティング」が主流です。
例えば：

スマートフォン： ISPとNPUが連動して高品質な写真撮影を実現。
AIアシスタント： DSPやNPUが協力し、低消費電力かつ高速な音声認識を提供。
自動運転： GPUとNPUが協調してリアルタイムな環境認識を行う。

このように、異なるプロセッサの特徴を活かしながらシステム全体としてバランスよく動作させることで、より高性能かつ省電力なデバイスが実現しています。

まとめと今後の展望

CPU、GPU、NPU、ISPはいずれも現代の電子機器に欠かせないプロセッサですが、それぞれ得意な分野がはっきりしており、

CPU： 汎用処理の司令塔
GPU： 大量データを並列で高速処理
NPU： AI推論を低消費電力で実行
ISP： 生画像を美しく補正・変換

そしてこれらを統合したSoCやヘテロジニアスコンピューティングの技術が、今後ますます重要になっていくでしょう。技術の進化とともに、各プロセッサが連携しながらより高度なシステムを実現する未来が楽しみです。
個人的にはNPUに期待してます。
そしてできればNVIDIAとAppleは連携していい製品開発できればいいなぁとお思ってます

各項目の詳細は、以下の参考リンクから確認できるので、興味があればぜひチェックしてみてください。

最後

以上が、僕が普とGPT DeepResearchと自分でなんとか文を修正してさらにGPTに新たなチャットを開いて記事を修正をして書きました。
最後まで読んでくれてありがとうございます。