中央処理装置（CPU）の種類

中央処理装置（CPU）はコンピューターの頭脳です。タスクの割り当てと処理を担当し、あらゆる種類のコンピューターが使用する操作機能を管理します。

CPUの種類は、データの処理に使用するチップの種類に応じて指定されます。多種多様なプロセッサーとマイクロプロセッサーが提供されており、パワフルな新プロセッサーが常に開発されています。CPUの処理能力により、コンピューターはマルチタスク処理を実行できるようになります。使用可能なCPUの種類について説明する前に、CPUの種類を理解するのに欠かせないいくつかの基本用語を抑えておきましょう。

CPUには多数のコンポーネントがありますが、CPUの動作とその動作方法を理解する上で特に重要なのは次の点です。

• キャッシュ：情報の検索には、メモリー・キャッシュが不可欠です。キャッシュは、ユーザーが最近使用したデータにすばやくアクセスできる場所にあるストレージ領域です。キャッシュは、CPUのプロセッサー・チップに組み込まれたメモリー領域にデータを保存し、ランダム・アクセス・メモリー（RAM）よりもさらに高速なデータ取得速度を実現します。キャッシュは、ソフトウェア開発またはハードウェア・コンポーネントを通じて作成できます。

• クロック速度：すべてのコンピューターには、コンピューターの動作速度と頻度を調整する内部クロックが搭載されています。クロックは電気パルスの送信を通じてCPUの回路を管理します。これらのパルスの配信速度はクロック速度と呼ばれ、ヘルツ（Hz）またはメガヘルツ（MHz）単位です。従来、処理速度を上げる方法の1つは、クロックを通常よりも速く設定することです。

• コア：コアはプロセッサーの中枢として機能します。コアは、さまざまなプログラム命令を読み取って実行する処理装置です。プロセッサーは、組み込まれているコアの数に応じて分類されます。複数のコアを持つCPUは、シングルコア・プロセッサーよりも大幅に高速に命令を処理できます。（注：「Intel Core」という用語は、Intel社のマルチコアCPU製品ラインを販売するために使用されています。)

• スレッド：スレッドは、オペレーティング・システムのスケジューラーが独立して管理し、CPUに送信して処理できる、プログラマブルな命令の最短シーケンスです。マルチスレッド（複数のスレッドを同時に実行すること）を使用すると、コンピューターのプロセスを同時に実行できます。ハイパースレッディングとは、計算の並列化を目的としたIntel社独自のマルチスレッド形式を指します。

CPUのその他のコンポーネント

上記のコンポーネントに加えて、最近のCPUには通常、次のものが含まれています。

• 演算／論理装置（ALU）：コンピューターの特定の動作に関連する数式や論理ベースの比較など、すべての演算処理と論理処理を実行します。どちらのタイプも、特定のコンピューター・アクションに関連付けられています。
• バス：コンピューター・システムのコンポーネント間の適切なデータ転送とデータ・フローを保証します。
• 制御装置：体系的な電気パルスを発行してコンピューター・システムを導き、高レベルのコンピューター命令を実行するようシステムを管理する集中回路が含まれています。
• 命令レジスターとポインター：CPUが次に実行する命令セットの位置を表示します。
• メモリー装置：メモリー使用量と、RAMとCPUの間のデータ・フローを管理します。また、メモリー装置はキャッシュ・メモリーの処理を監視します。
• レジスター：定期的かつ即座に処理する必要がある、一定の繰り返しデータのための組み込み永続メモリーを備えています。

CPUは、同期を支援するコンピューター・クロックと連携して制御装置によって管理される、ある種の繰り返しコマンド・サイクルを使用します。

CPUの作業は、確立されたサイクル（CPU命令サイクルと呼ばれる）に従って行われます。CPU命令サイクルは、一定の反復回数を指定します。これはそのコンピューターの処理能力で対応できる、基本的な計算命令が繰り返される回数です。

3つの基本的な計算命令は次のとおりです。

• フェッチ：フェッチは、データがメモリーから取り出されるたびに発生します。
• デコード：CPU内のデコーダーは、バイナリー命令をCPUの他の部分と連携する電気信号に変換します。
• 実行：実行は、コンピューターがコンピューター・プログラムの一連の命令を解釈して実施するときに発生します。

処理速度を高速化するための基本的な試みにより、一部のコンピューター所有者は、通常はより多くのメモリー・コアの適用を必要とする、高速パフォーマンスを実現するための通常の手順を省略するようになりました。代わりに、これらのユーザーは、コンピューターのクロックをより高速に実行できるように調整します。「オーバークロック」プロセスは、スマートフォンを「ジェイルブレイク」してパフォーマンスを変更することに似ています。残念ながら、スマートフォンのジェイルブレイクと同様に、このような改造はデバイスに悪影響を及ぼす可能性があり、コンピューター・メーカーはこれを全面的に禁止しています。

CPUは、それを駆動するプロセッサーまたはマイクロプロセッサーによって定義されます。

• シングルコア・プロセッサー：シングルコア・プロセッサーは、ダイ（チップやマイクロチップが取り付けられているシリコンベースの素材）上に1つのCPUを搭載したマイクロプロセッサーです。シングルコア・プロセッサーは通常、マルチコア・プロセッサーよりも低速で、単一のスレッドで動作し、命令サイクル・シーケンスを一度に1回だけ実行します。汎用コンピューティングに最適です。
• マルチコア・プロセッサー：マルチコア・プロセッサーは2つ以上のアクティビティー・セクションに分割され、各セクションは技術的には1つのチップ上に一緒に配置されていますが、各コアは完全に独立したコンピューターであるかのように命令を実行します。多くのコンピュータ・プログラムでは、マルチコア・プロセッサーにより優れた高性能な出力が得られます。
• 組み込みプロセッサー：組み込みプロセッサーは、組み込みシステムで使用するために特別に設計されたマイクロプロセッサーです。組み込みシステムは小型で、消費電力が少なく、データにすぐにアクセスできるようにプロセッサー内に収められるように設計されています。組み込みプロセッサーには、マイクロプロセッサーとマイクロコントローラーがあります。
• デュアルコア・プロセッサー：デュアルコア・プロセッサーは、互いに独立して動作する2つのマイクロプロセッサーを含むマルチコア・プロセッサーです。
• クアッドコア・プロセッサー：クアッドコアプロセッサーは、独立して機能する4つのマイクロプロセッサーを備えたマルチコア・プロセッサーです。
• オクタコア：オクタコア・プロセッサーは、独立して機能する8つのマイクロプロセッサーを備えたマルチコア・プロセッサーです。
• デカコア・プロセッサー：デカコア・プロセッサーは、1つのダイまたはパッケージあたり10個のコアを持つ集積回路です。

CPUをサポートする製品を製造したりソフトウェアを開発したりする企業は数多くありますが、近年ではその数はわずか数社の大手企業にまで絞り込まれてきました。

この分野で主流の二大企業はIntel社とAdvanced Micro Devices（AMD）社です。それぞれ異なるタイプの命令セット・アーキテクチャー（ISA）を使用します。Intel社のプロセッサーは、複合命令セット・コンピューター（CISC）アーキテクチャーを、AMDプロセッサーは、縮小命令セット・コンピューター（RISC）アーキテクチャーをそれぞれ使用しています。

• Intel社：Intel社は4つの製品ラインを通じてプロセッサーとマイクロプロセッサーを販売しています。その最高級シリーズはIntel Coreです。Intel社のXeonプロセッサーは、オフィスや企業向けに販売されています。Intel社のCeleronおよびIntel Pentiumラインは、Coreラインよりも低速で性能が低いと考えられています。

• Advanced Micro Devices（AMD）社：AMD社はプロセッサーとマイクロプロセッサーを、CPUとAPU（Accelerated Processing Unitsの略）という2つの製品タイプで販売しています。APUは、独自のRadeon画像を搭載したCPUです。AMD社のRyzenプロセッサーは、ビデオゲーム市場をターゲットとした高速で高性能のマイクロプロセッサーです。Athlonプロセッサーは、以前はAMDの最高級シリーズと考えられていましたが、現在AMD社はこれを基本的なコンピューティングの代替手段として使用しています。

• Arm社：Arm社は実際には機器を製造していませんが、機器を製造している他の企業に、自社の価値あるプロセッサーの設計やその他の独自技術をリースしています。例えばApple社は、MacのCPUにインテルのチップを使用することをやめ、Arm社の設計に基づいてカスタマイズされたプロセッサーを独自に製造しています。他の企業もこれに追随しています。

画像処理装置（GPU）

「画像処理装置」という用語には「画像」という単語が含まれていますが、この表現ではGPUの本質である速度を正確に表現できません。この場合、速度の向上がコンピューター・グラフィックスの高速化をもたらしています。

GPUは、PC、スマートフォン、ビデオゲーム機にすぐに応用できる電子回路の一種で、元々これらのために開発されました。現在、GPUは、暗号通貨のマイニングや ニューラル・ネットワークのトレーニングなど、グラフィック・アクセラレーションとは関係のない目的にも使用されています。

マイクロプロセッサー

コンピューター小型化の探求は続き、コンピューター・サイエンティストはマイクロプロセッサーと呼ばれる、小さな集積回路チップに搭載できるほどの小型CPUを開発しました。マイクロプロセッサーは、サポートするコアの数によって指定されます。

CPUコアは「脳の中枢」であり、CPU内の物理処理装置として機能します。マイクロプロセッサーには、複数のプロセッサーを含めることができます。それに対し、物理コアはチップに組み込まれたCPUです。ただし1つのソケットしか占有しないため、他の物理コアが同じコンピューティング環境を利用することができます。

出力デバイス

CPUの命令セットを実行する出力デバイスがなければ、コンピューティングは大幅に制限されたアクティビティーになります。このようなデバイスには、コンピューターの外部に接続してその機能を大幅に向上させるペリフェラルが含まれます。

ペリフェラルは、コンピューター・ユーザーがコンピューターと対話し、ユーザーの希望に応じてコンピューターに命令を処理させる手段を提供します。キーボード、マウス、スキャナー、プリンターなどのデスクトップに不可欠なものが含まれます。

ペリフェラルは、現代のコンピューターに共通する唯一の付属品ではありません。ビデオカメラやマイクのように、情報の受信と送信の両方を行う入出力デバイスも広く使用されています。

消費電力

いくつかの問題は電力消費によって影響を受けます。その1つは、マルチコア・プロセッサーによって生成される熱の量と、そのデバイスから余分な熱を放散して、コンピューター・プロセッサーが熱から保護される状態を維持する方法です。このため、ハイパースケール・データセンター（数千台のサーバーを収容して使用する）は、大規模な空調および冷却システムを組み込んで設計されています。

数千台ではなく数台のコンピューターについて話している場合でも、持続可能性の問題は残ります。コンピューターとそのCPUの性能が高ければ高いほど、その動作をサポートするためにより多くのエネルギーが必要になります。マクロ規模のケースでは、ギガヘルツ（GHz）の計算能力が必要になることもあります。

専用チップ

コンピューティングの誕生以来最も画期的な進歩である 人工知能（AI） は、現在、すべてのコンピューティング環境ではないにしても、ほとんどのコンピューティング環境に影響を与えています。CPU分野で見られる進歩の1つは、AI（またはその他の特殊な目的）に関連する大規模で複雑なワークロードを処理するために特別に構築された特殊プロセッサーの開発です。

• このような機器には、AIアプリケーションに加えて 機械学習（ML）タスクを処理するTensor Streaming Processor（TSP）が含まれます。同様に、AIに適した他の製品としては、AMD Ryzen Threadripper 3990X 64コア・プロセッサーや、24コアを使用するIntel Core i9-13900KSデスクトップ・プロセッサーがあります。
• 動画編集などのアプリケーションの場合、多くのユーザーはIntel Core i7 14700KF 20コア、28スレッドCPUを選択します。また、動画編集用途に最適なAMDのCPUとされるRyzen 9 7900Xを選択する人もいます。
• ビデオゲームに最適なプロセッサー、AMD Ryzen 7 5800X3Dは、ゲーム・グラフィックスの向上と高速化に役立つ3D V-Cacheテクノロジーを備えています。
• WindowsなどのOSを実行したり、マルチメディアWebサイトを閲覧したりするような汎用コンピューティングの場合、最新モデルのAMD社またはIntel社のプロセッサーであれば、日常的なタスクを簡単に処理できるはずです。

トランジスター

トランジスターは、電子機器全般、特にコンピューティングにとって非常に重要です。この用語は「伝達抵抗」を組み合わせたもので、通常は回路を流れる電流の量を制限または制御するために使用される半導体で作られたコンポーネントを指します。

コンピューティングにおいてはトランジスターも重要で、すべてのマイクロチップの作成の背後にある基本的な構成要素です。トランジスターはCPUの構成に役立ち、コンピューターがブール論理を解釈するために使用する「0」と「1」のバイナリー言語を作成します。

コンピューター・サイエンティストは常にCPUの出力と機能の向上に取り組んでいます。将来のCPUに関するいくつかの予測を以下に示します。

• 新しいチップ材料：シリコン・チップは長い間、コンピューティング業界やその他の電子機器の主力となってきました。プロセッサーの新たな波（ibm.com外部へのリンク）では、パフォーマンスを向上させる新しいチップ材料が活用されます。これらには、カーボンナノチューブ（人間の髪の毛の幅の約100,000分の1の細さの炭素ベースのチューブを通じて優れた熱伝導性を示す）、グラフェン（優れた熱特性と電気特性を持つ物質）、スピントロニクス部品（電子の回転方法の研究に依存し、最終的には回転するトランジスターを生み出す可能性がある）が含まれます。
• バイナリーを超える量子：現在のCPUはバイナリー言語の使用に依存していますが、量子コンピューティングによって、最終的には状況が変わるでしょう。量子コンピューティングは、バイナリー言語ではなく、物理学の研究に革命をもたらした分野である量子力学からその基本原理を導き出しています。量子コンピューティングでは、バイナリー・ディジット（「1」と「0」）が複数の環境に存在できます（現在は2つの環境にあります）。また、このデータは複数の場所に保存されるため、取得がより簡単かつ高速になります。その結果、ユーザーにとって、計算速度が大幅に向上し、処理能力が全体的に向上します。

• 随所にAIを導入：人工知能がコンピューティング業界と日常生活の両方に深く、広く浸透し続ける中、CPUの設計にも直接的な影響が及ぶことになります。将来的には、AI機能がコンピューター・ハードウェアに直接統合されるケースが増えると予想されます。そうなれば、私たちははるかに効率的なAI処理を体験することになるでしょう。さらに、ユーザーは処理速度の向上と、リアルタイムで独立して意思決定を行えるデバイスの存在を実感することになるはずです。ハードウェア実装が実現するのを待つ間、チップメーカーのCerebras社はすでに、「世界最速のAIチップ」と主張するプロセッサーを発表しています（ibm.com外部へのリンク）。同社のWSE-3チップは、最大24兆個のパラメーターを備えたAIモデルをトレーニングできます。このメガチップには、90万個のコアに加えて、4兆個のトランジスターが組み込まれています。

企業は投資するコンピューターに多くのことを期待しています。一方、これらのコンピューターは、今日のデータ集約型ビジネス環境に見られる困難なワークロードを処理するのに十分な処理能力を備えたCPUを搭載している必要があります。

組織には、変化に応じて変更できる実用的なソリューションが必要です。スマート・コンピューティングは、作業が進化してもミッションを適切にサポートできる機器を備えているかどうかにかかっています。IBMサーバーは強力で柔軟性に優れているため、目の前の仕事に集中できます。現在も将来も組織が望む成果を得るために必要なIBMサーバーを見つけてください。