ディスクリートGPUとは
ディスクリートGPUとは、CPUとは別に搭載される専用のグラフィックスプロセッサである
読み: ディスクリートジーピーユー
CPUとは別に搭載される専用のグラフィックスプロセッサである。独自のVRAMを持ち、並列計算を大量に回せるため、AI推論、学習、3D処理の中心に置かれやすい。
かんたんに言うと
社内PCやワークステーションで重いAI処理を任せるとき、CPUの横で補助する存在ではなく、計算の主役として働くのがディスクリートGPUである。
内蔵GPUと何が違うか
内蔵GPUはCPUと同じチップ上にあり、主に表示や軽い並列処理を担う。一方でディスクリートGPUは専用VRAMを持つため、モデルの重みや中間データをより高速に保持しやすく、長時間の推論や学習でも性能を出しやすい。
ここで効くのは演算器の数だけではない。VRAM容量、帯域、冷却余裕、電力供給まで含めて、継続的に重い処理を走らせられる点が、内蔵GPUとの実務上の差になる。
どんな場面で選ぶか
ローカルで複数のモデルを試したい、推論速度を上げたい、画像生成や学習ジョブをまとめて回したいといった場面では、まずディスクリートGPUが選択肢に上がる。特にワークステーションやオンプレ環境では、使い勝手と性能のバランスを取りやすい。
逆に、常に巨大モデルを丸ごと載せたいケースでは、瞬間的な演算速度だけでは足りない。GPUを買う判断は、速いかどうかより、自社のモデルサイズと同時実行数に合っているかで見る方が失敗しにくい。
統合メモリ型との使い分け
ディスクリートGPUは瞬間の計算速度に強く、統合メモリ型は大きなモデルを載せやすいという違いがある。前者は応答速度や並列処理に向き、後者は容量に余裕を持たせたい場面で効く。
そのため、用途を決めずにGPUだけ先に選ぶと後で詰まりやすい。情シスや導入担当は、モデルサイズ、推論回数、1回の待ち時間、拡張性のどれを優先するかを先に整理しておくと判断しやすい。
当社の見解
当社はOpenAI APIを完全廃止し、EmbeddingもLLMも全てローカルで稼働させている（2026年4月時点）。これにより月額のAPI費用がゼロになっただけでなく、機密情報や顧客データを外部に送信せずにAI処理できるようになった。クライアントのログデータをマスキングなしでそのまま分析に回せるのは、ローカルLLMだからこそ実現できる。2026年4月にはOllama常駐実行（CPU 25%、GPU 30%を常時占有）を廃止し、FastEmbed（ONNX Runtime）による非常駐型推論に移行。処理が必要な瞬間だけプロセスを起動し、完了後に即座に終了する設計で、アイドル時のリソース消費をゼロにした。あえて一般的なデスクトップPC環境で複数のローカルLLMを実機検証した経験から言えることは、ベンチマークスコアと実務での使い勝手、そして常駐時のリソース消費は全て別の指標だということだ。
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