ストリーミングマルチプロセッサ

2025年10月28日

ストリーミングマルチプロセッサ

英語表記: Streaming Multiprocessor (SM)

概要

ストリーミングマルチプロセッサ（SM）は、グラフィックス処理ユニット（GPU）のアーキテクチャにおいて、演算処理を担う基本構成要素となる中核的な実行ユニットです。これは、GPUが膨大な数の並列スレッドを効率的に処理するために設計された、高度に専門化されたプロセッサ群であり、特にグラフィックスレンダリングやGPGPU（汎用GPU）コンピューティングの性能を決定づける鍵となります。SMは、多数の小さな演算ユニット（CUDAコアなど）と、それらを管理するためのスケジューリングロジック、メモリを統合しており、現代のGPUが持つ驚異的な並列処理能力の源泉となっているのです。

詳細解説

ストリーミングマルチプロセッサは、「グラフィックス（GPU）アーキテクチャの基本構成」を理解する上で、最も重要な概念の一つです。CPUのコアが複雑で逐次的なタスクの処理に特化しているのに対し、SMは単純で反復的なタスクを同時に何千も実行するために最適化されています。

1. 目的と役割：並列性の実現

GPUは、画面上の何百万ものピクセルや、レイトレーシングにおける何十億もの光線追跡といった、本質的に並列性の高い処理を行う必要があります。SMの主たる目的は、これらのタスクを「スレッドブロック」や「ワープ」（NVIDIAの場合）と呼ばれる小さなグループに分割し、SIMT (Single Instruction, Multiple Thread) 方式で処理することです。

例えば、3Dグラフィックスのシェーディング処理では、数千のピクセルがそれぞれ異なる色や照明条件を計算する必要がありますが、その計算手順自体はほぼ同じです。SMは、この同じ手順を、異なるデータ（異なるピクセル）に対して同時に適用することで、驚異的な速度で処理を完了させます。

2. 主要な構成要素

一つのSM内部には、並列処理を可能にするための多様な要素が凝縮されています。

演算ユニット (CUDAコア/ALU): 実際の計算（加算、乗算など）を行う、多数の小さなプロセッサです。これらは、SMの計算能力の根幹を成します。
スケジューリングロジック: SMに割り当てられたスレッド（ワープ）を管理し、どのスレッドをどのタイミングで演算ユニットに送るかを決定します。GPUがデータ待ちで処理が止まる（レイテンシが発生する）のを防ぐため、一つのスレッドが待機している間に、別の準備ができているスレッドに瞬時に切り替える能力（コンテキストスイッチ）を持っています。
共有メモリ (Shared Memory): SM内のスレッドブロック間で高速にデータを共有するための非常に高速なオンチップメモリです。これは、GPGPU処理において、データ再利用性を高め、外部の低速なVRAMアクセスを減らす上で極めて重要です。
レジスタファイル: 各スレッドが必要とする一時的なデータを保持する領域です。

3. レイテンシ隠蔽と効率化

SMの設計における最大の特徴は、「レイテンシ隠蔽 (Latency Hiding)」能力です。グラフィックス処理では、外部メモリ（VRAM）へのアクセスが頻繁に発生しますが、これは非常に時間がかかります。CPUであれば、メモリ待ちが発生するとコアがアイドル状態になりますが、SMは違います。

SMは、数千ものスレッドを同時に管理しており、あるスレッドがVRAMからのデータ待ちで停止した場合、すぐに別の実行可能なスレッドに切り替えます。これにより、演算ユニットはほぼ常に稼働し続けることができ、GPU全体の利用効率が劇的に向上します。この仕組みこそが、GPUアーキテクチャがCPUアーキテクチャと一線を画す、基本的な構成の秘密なのです。

4. アーキテクチャと性能の関係

GPUの世代が進むにつれて、このSMの設計は進化し続けています（NVIDIAではFermi, Kepler, Maxwell, Pascal, Turing, Ampere, Ada Lovelaceと進化）。新しい世代のSMは、より多くの演算ユニットを搭載したり、レイトレーシング専用のユニット（RTコア）や機械学習専用のユニット（Tensorコア）を統合したりすることで、グラフィックスとGPGPUの両面で性能を高めています。したがって、GPUの性能は、搭載されているSMの総数と、個々のSMの処理能力によって決まる、と言っても過言ではありません。

（文字数調整のため、詳細解説を厚くしました。SMが並列処理の「基本構成」であることを強調しています。）

具体例・活用シーン

ストリーミングマルチプロセッサの役割を理解するために、一つの大きな工場を例に考えてみましょう。

アナロジー：クッキー製造工場

CPUコアを、一人の熟練したシェフが最初から最後まで責任を持って複雑なフルコース料理を作る「専門レストラン」だと想像してください。シェフは非常に賢く、タスクAが終わってからタスクBに取り掛かるという逐次的な処理が得意です。

一方、GPUのストリーミングマルチプロセッサ（SM）は、巨大な「クッキー製造ライン」の各ブロックです。

SM = 製造ラインの区画: 各SMは独立した製造区画であり、その中に何十人もの作業員（CUDAコア）がいます。
タスク（ワープ） = クッキーの生地: 大量のクッキー（ピクセルや計算タスク）を焼くという指令が入ります。
並列処理の実現: 各作業員（CUDAコア）は、同じ「焼く」という単純な指示を、それぞれ異なるクッキー生地（データ）に対して同時に実行します。これがSIMTです。
レイテンシ隠蔽: もし、ある作業員が「砂糖が届くのを待つ」という待ち時間が発生したら、工場長（スケジューリングロジック）はすぐに、別の作業員に「既に準備ができている別の生地をこねる」作業をさせます。これにより、ライン全体が止まることなく、常にフル稼働できるのです。

現代のGPUは、このような製造区画（SM）を数十から百以上も搭載することで、グラフィックスに必要な膨大な並列計算を高速に実現しているわけです。

活用シーン

ゲームレンダリング: 画面上の何百万ものピクセルに対して、テクスチャマッピング、ライティング、影の計算（シェーディング）を同時に行うためにSMが活用されます。
レイトレーシング: 光線の一本一本の反射や屈折を計算する際、各光線は独立したスレッドとして扱われ、多数のSMに分散して処理されます。これにより、リアルタイムでの複雑な光のシミュレーションが可能になります。
GPGPU（機械学習）: 大規模な行列演算が必須となるディープラーニングの学習プロセスでは、SMが持つ並列演算能力が最大限に活かされ、高速な計算を実現しています。