基本情報技術者 2026年 科目A 問03

GPUの並列浮動小数点処理【午前解説】

正解の理由

解法ステップ

1. 選択肢のキーワードを拾う：「並列」「多数」「浮動小数点」「3D演算」→ グラフィックス処理や行列計算に最適化された装置を想起。
2. 各選択肢を代表する装置を短く分類する：
   • セキュア管理（暗号キー）→ TPM/セキュアエレメント
   • 再構成可能な論理回路→ FPGA
   • 量子ビットの重ね合わせ→ 量子コンピュータ
   • 並列浮動小数点→ GPU
3. キーワード一致で最も該当するものを選ぶ（上記の手順でイが合致）。

選択肢別の誤答解説

• ア: OSや他ハードウェアから独立して暗号キーを安全に管理する機能は、TPM（Trusted Platform Module）やセキュアエレメントが担います。GPUの主機能ではありません。
• イ: GPUの代表的な特徴を正確に表しています。多数の演算ユニット（シェーダープロセッサ／CUDAコア等）で並列に浮動小数点演算を行い、3Dレンダリングや並列計算を高速化します。
• ウ: 「半導体デバイス内部の論理回路を再構成できる」特徴はFPGA（Field-Programmable Gate Array）です。GPUは固定アーキテクチャ（プログラマブルだが論理そのものを再構成するわけではない）です。
• エ: 量子ビットによる計算は量子コンピュータの特性です。GPUは古典的な演算装置であり、量子的な重ね合わせやエンタングルメントを使いません。

よくある誤解

• GPUは「グラフィックス専用」だが本来はGPGPU（汎用目的GPU）として汎用計算にも使える。単に画面描画だけの装置と考えるのは誤り。
• FPGAとGPUを混同する受験者が多い。FPGAは回路を再構成して専用ハードを作るのに対し、GPUは大量の並列汎用演算ユニットでソフト的に処理を並列化する。
• GPUが「高速＝高クロックの単一コア」だと誤解することがあるが、実際は多数の低〜中クロックコアの並列動作による高スループットが本質。

補足コラム

• GPUアーキテクチャでは「スレッドを多数束ねて同時に処理する」設計（SIMDやSIMT的実行）が用いられます。近年はAI向けにテンソルコアなど特化ユニットを持つGPUもあり、FP32/FP64だけでなく混合精度演算が性能向上に寄与します。
• 性能指標としては FLOPS（浮動小数点演算/秒）とメモリ帯域幅が重要です。高い並列性を活かすには十分なメモリ帯域と適切なアルゴリズムの並列化が必要です。
• 例（簡単なGPU利用のイメージ、CuPyを使った行列積）:

import cupy as cp
a = cp.random.rand(1000,1000).astype(cp.float32)
b = cp.random.rand(1000,1000).astype(cp.float32)
c = cp.dot(a, b)  # GPU上で高速に行列積を実行

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