AIサーバーとGPUサーバーの違いを4つの項目別に徹底解説！

AIやビッグデータの活用が進む近年、企業のIT基盤にはこれまで以上に高い計算性能が求められるようになっています。特に、AI開発や高度なデータ解析を行う現場では、従来のサーバーでは処理能力が追いつかないケースも少なくありません。

そこで注目されているのが「AIサーバー」と「GPUサーバー」です。いずれも高負荷な演算処理に対応できる点は共通していますが、得意とする用途には違いがあり、導入目的によって適・不適が分かれます。違いを正しく理解せずに選ぶと、コストや運用面でミスマッチが生じてしまう可能性もあります。

そこで今回は、AIサーバーとGPUサーバーそれぞれの特徴を整理したうえで、用途やコスト、電力効率など4つの項目から両者の違いを詳しく解説します。導入前におさえておきたい選定ポイントについても紹介しているため、AIサーバー・GPUサーバーの導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

AIサーバーとは？

AIサーバーとは、AI（人工知能）の学習や推論処理を高速かつ安定的に行うために設計された高性能サーバーのことです。

大量のデータを用いたディープラーニングや画像・音声解析では、従来のCPU中心のサーバーでは処理が追いつかないケースも少なくありません。そこで活用されるのが、GPUをはじめとするAIアクセラレーターです。AIアクセラレーターは並列処理に優れており、膨大な演算を短時間で実行できる点が大きな強みとされています。

AIサーバーは、こうした専用ハードウェアを搭載することで、AI開発の効率化や処理時間の短縮を実現します。近年では、研究用途だけでなく、製造業や医療、金融など幅広い分野でAI活用が進んでおり、AIサーバーはビジネス競争力を高める基盤として注目されています。

GPUサーバーとは？

GPUサーバーとは、「画像処理装置」を意味するGPU（Graphics Processing Unit）を搭載した、高速な並列演算処理を実行できるサーバーのことです。

本来、GPUはゲームや3DCGなどの画像・映像処理を目的として開発されましたが、膨大なデータを同時に処理できるという特性は画像処理以外の分野とも相性が良く、近年ではAI開発や深層学習、ビッグデータ解析といった高度な計算処理にも活用されるようになりました。

なお、こうした画像処理以外の演算処理に応用する技術を「GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）」と呼びます。GPUの主な活用領域がAI分野にまで広まったことから、現在は「GPGPU」とあえて区別して呼ばれることも少なくなり、「GPU＝AI処理に用いられる演算基盤」という認識が一般的になりつつあります。

GPUサーバーは、CPUのみの環境と比べて処理時間を大幅に短縮できる点が魅力です。計算負荷の高い業務を効率化したい企業にとって、有力なインフラの選択肢と言えるでしょう。

　【項目別】AIサーバーとGPUサーバーの違い

AIサーバーとGPUサーバーは、いずれも高い演算性能を備えたサーバーですが、設計思想や得意とする用途には違いがあります。どちらか一方が常に優れているわけではなく、導入目的や利用シーンによって適・不適が分かれる点が重要です。

ここからは、AIサーバーとGPUサーバーの違いを「主な用途・目的」「導入コスト」「AI処理時の電力効率」「向いている企業・利用シーン」の4項目に分けて整理します。

主な用途・目的

AIサーバーは、AIモデルの学習や推論といったAI処理を主目的として設計されたサーバーです。高性能GPUやAIアクセラレーターを前提とした構成が多く、大規模な学習処理や継続的なAI運用に適しています。

一方、GPUサーバーはAI用途に加え、3Dグラフィックスのレンダリング、仮想デスクトップ（VDI）、科学技術計算など、幅広い高負荷処理に対応できる汎用性が特徴です。用途を限定せず柔軟に活用できる点は、GPUサーバーの大きな強みと言えるでしょう。

なお、AI開発の現場では現在もGPUサーバーが広く使われており、「AI用途＝AIサーバーを選ぶべき」というわけではありません。

導入コスト

AIサーバー・GPUサーバーともに、高性能な演算資源を搭載するため導入コストは高額になりやすい傾向があります。なかでもAIサーバーは、複数の高性能GPUや専用アクセラレーターを搭載する構成が多く、初期投資が非常に大きくなりやすい点が特徴です。

一方、GPUサーバーは用途や必要性能に応じて構成を調整しやすく、小規模構成からスモールスタートできる点がメリットと言えます。段階的に拡張できるため、初期負担を抑えたい企業にも向いています。

なお、いずれも長期利用を前提とする場合は購入、短期・一時的な利用であればレンタルやクラウド型の方がコストを抑えやすい傾向があります。

AI処理時の電力効率

AIサーバーは、AI処理に最適化された設計が施されているため、電力効率に優れている点が特徴です。同程度のAI処理を行う場合でも、消費電力を抑えながら安定した運用がしやすく、電力コストや冷却負荷の面でメリットがあります。

一方、GPUサーバーは汎用性を重視した構成である分、AI処理に特化した電力効率ではAIサーバーに劣る傾向があります。特に高負荷なAI処理を長時間行う場合、消費電力の増加や冷却環境への負担が課題になりやすい点には注意が必要です。

そのため、AI処理を常時・大規模に行うかどうかが、選定時の重要な判断軸となります。

向いている企業・利用シーン

AIサーバーは、AI開発を事業の中核に据えている企業や、AIの内製化を本格的に進めたい企業に適しています。継続的な学習・推論処理を前提とする場合には、性能面・運用面のメリットが活きてきます。

一方、GPUサーバーはAI用途を含めつつ、複数の用途でGPU処理を活用したい企業や、コストや運用の柔軟性を重視する企業に向いています。AI以外の処理にも転用できるため、投資効率を高めやすい点が特徴です。

このように、GPUサーバーとAIサーバーは「どちらが優れている」という単純な比較はできず、自社の目的や運用方針、想定する利用シーンによって適切なサーバーは異なります。
AI開発を中核事業として高い処理性能と効率性を求める場合にはAIサーバーが適しており、一方で、AIを含めた多用途での活用やコスト・運用の柔軟性を重視する場合にはGPUサーバーが有力な選択肢となるでしょう。

AIサーバー/GPUサーバーを選ぶ際におさえておくべきポイント

AIサーバーやGPUサーバーを選定する際は、性能の高さだけでなく、自社の利用目的や運用環境に適しているかを総合的に見極めることが重要です。特におさえておくべきポイントとしては、下記の3つが挙げられます。

・用途に対して過不足のないGPUや構成を選ぶ
必要以上に高性能な構成を選ぶと初期費用や運用コストが膨らみやすくなるため、想定する処理内容や負荷に見合ったスペックを見極めることで、過剰投資を避けつつコストパフォーマンスを高めることができます。

・設置環境との親和性を確認する
AIサーバーやGPUサーバーは消費電力や発熱が大きいため、設置スペースや電源容量、冷却設備が十分に確保できるかを事前に確認しておく必要があります。

・自社に適した導入方式を検討する
GPUサーバー・AIサーバーの導入方式には、購入やクラウド、レンタルなどさまざまあります。無理のない導入と安定運用を目指すなら、複数の選択肢の中から、想定される利用期間や運用体制、さらに求めるセキュリティ要件を踏まえ、自社にとって最適な方法を選ぶことが大切です。

まとめ

AIサーバーとGPUサーバーは、いずれも高い演算性能を備えたサーバーですが、得意とする用途や設計には細かな違いがあります。

AI処理に特化した高効率な運用を重視する場合はAIサーバーが、AIに加えて3Dレンダリングやデータ解析など幅広い処理を行いたい場合はGPUサーバーが適しています。

その他、導入コストや電力効率、運用負担も考慮し、自社の目的や利用シーンに合わせて適切なサーバーを選択すると良いでしょう。

アースコムでは、企業による太陽光発電事業やGPUサーバーの導入をサポートしております。ニーズに沿ったワンストップソリューションのご提案も行っておりますので、業務効率を高めたいと考えている方は、ぜひお気軽にご相談ください。