CPUとは？【なるべくわかりやすく解説】

• CPUはPCの頭脳
  CPUはPCの頭脳とよく表現されるパーツです。PCの中心となって処理を行うパーツとなっており、CPUの性能がPC全体のパフォーマンスを左右するため、非常に重要なパーツです。基本的にどんな用途のPCでもCPUは重要なので、PCにおいては最も重要なパーツと言っても過言ではありません。
• ただし、画像処理は別ユニット（GPU）が担当
  先に述べたようにCPUはPCの中心となるパーツですが、画像処理に関しては基本的にGPUと呼ばれる別のユニットが担当する点には注意が必要です。たとえば、処理の負荷が大きい3Dゲームなどは、いくら高性能なCPUを搭載してもGPUの性能が低ければパフォーマンスは上がりません。

• コア：核となる部品
  CPUのメインの処理を行う核となる部品です。コア数が多いほどCPU全コアでの処理の能力が上がり、複数の処理を並行して行う場合（例：ゲーム配信）や膨大な量のデータ処理（例：レンダリング）で有利になります。
• スレッド：仕事の単位
  コアが行う仕事の単位です。ざっくり分かり易くいうと、システム上で認識するコア数といった感じ。
• クロック（動作周波数）：データ処理の速度
  CPUのデータ処理の速度を示す指標です。単位はHz（ヘルツ）。
• TDP（熱設計電力）：おおまかな消費電力
  消費電力のおおまかな目安となる値です。単位はW（ワット）。高性能なCPUでは表向きのTDPは最大消費電力を示している訳ではないことも多いので注意。あくまで目安。高性能なCPUではTDP PL2の方を参照することを基本としましょう（2022年9月時点）。
• メモリ：CPUの作業スペース
  メモリはCPUの作業スペースです。基本的にCPUとは別にPCの基盤上に搭載されています（一部製品ではチップ上に実装しているものもあります）。
• キャッシュメモリ：よく使うデータを格納
  キャッシュメモリは、メインメモリとは別にCPU自体に搭載しているメモリです。よく使うデータを格納しておき、処理の効率化を図ります。
• プロセスルール：配線の太さ
  CPUの配線の太さです。単位はnm（ナノメートル）。細いほどより複雑な設計が可能になるため効率化が図れる他、消費電力の面でも有利です。
• ベンチマークスコア：性能を数値化したもの
  CPUの処理性能を数値化したものです。専用のソフトを用いて測定します。様々な種類があり、測れる性能の傾向などが異なります。有名なソフトはPassMarkやCinebenchなど。

• コアは実際に処理を行う部品
  コアはCPUのメインの処理を行う部品です。そのため、コアの性能がCPUの性能を最も大きく左右します。
• コア数が多いほど高性能になる
  単純にコアの数が多いほどCPU自体の処理性能は向上します。他にもCPUの処理性能を上げる手段はありますが、最も手っ取り早くCPUの処理性能を上げることが出来ます。コア数が多いほど複数のアプリケーションを同時に動作させる「マルチタスク」や、データ量の非常に大きい処理（レンダリングなど）などで有利になります。
• コア数が多いほど発熱・消費電力は多くなるし、コストも高くなる
  コア数が多くするとCPUの処理性能は上がりますが、逆にデメリットもあります。主なデメリットは発熱・消費電力が多くなることと、コストが高くなることです。発熱や消費電力が多くなると、冷却や電源でより高い性能が求められるため、特にノートPCやタブレットなどのモバイル端末では痛いデメリットです。また、コア数を増やすことは単純にコスト増大に繋がるため、コア数が多く高性能なCPUは高価になってしまう点も要注意です。

• 原則は1コアにつき1スレッドだけど、SMTという技術で1コア2スレッドのコアも一般的
  スレッドは、ざっくりいうとコア行う仕事の数を表すものです。コアあたりのスレッド数は原則では1ですが、同時マルチスレッディング（SMT）という1コアで2スレッド処理を実現する技術があり、1コアで2スレッドのコアも一般的となっています（ちなみに、IntelではSMTではなくハイパースレッディングと呼称しています）。システム的には1コア2スレッドのコアは2コアと見えているような感じとなっているので、スレッドは「システム上で認識するコア数」と考えても分かり易いかもしれません。
• SMT（1コア2スレッド）を使用すると、コアあたりの処理性能は向上するけど、消費電力と発熱も増える
  SMTを使用して1コアで2スレッドとして運用すると、1コアあたりの処理性能は大きく向上します。直接コアを増やすよりもコストを削減できるため、少ない費用で性能を大きく伸ばせる嬉しい技術です。しかし、1コアに掛かる負荷も当然増えるので、発熱や消費電力も増えます。

• TDPは発熱や消費電力のおおまかな目安
  TDPは熱設計電力の略称で、大体の発熱や消費電力の目安となる指標です。TDPの値を見て使用するCPUクーラーや電源ユニットを決めることになります。ただし、見るのはTDPの最大値という点に注意が必要です（詳細は下記から）。
  PL2の値が基本的に最大値（2024年現在）
  TDPは発熱や消費電力の目安となる数値ですが、現在の主流のCPUの多くは複数の段階的に複数のTDPが設けられているのが一般的になっているため、表向きの数値が最大の消費電力とは限らない点に注意が必要です。PL1、PL2（PLはPower Limitの略）という風に複数の値が設定されており、2023年現在では高負荷時には基本的に最終段階のTDP（PL2）で動作します。ただし、このTDP PL2や消費電力の上限値は、各メーカーが固有の名称を使用したりしているため、普段から情報を追っている人以外は簡単に見分けるのが難しいのが不便な点です。

• メモリはCPUの作業スペース
  メモリはCPUの作業スペースとなるパーツです。CPUが満足に作業できるように、適切な容量を搭載することが求められます。ただし、用途やCPUの性能によってはメモリを大容量搭載しても無駄になる可能性もあり、多ければ多いというものでもないので、用途と予算に応じて選択しましょう。
• 速度（帯域幅）も用途によっては重要
  メモリの速度や帯域幅も用途によっては重要です。メモリを大量に使用する用途では全般的に重要になるのはもちろんのこと、特にCPUの内蔵GPUを利用する場合にも重要です。
• デュアルチャネル（デュアルチャンネル）は必須
  メモリには2つのメモリを同期させることで、一度に扱えるデータ量（帯域幅）を倍増させるデュアルチャネル（デュアルチャンネル）機能があります。非常に大きなメリットがあります。メモリスロットを二つ使うことと、同一規格に対応したメモリが2枚必要という条件はありますが、条件さえクリアすれば特にデメリットもなく大きなメリットがある機能なので利用が前提となっています。恐らく現在の多くの既製品PCでは始めからデュアルチャネルで動作するようになっていると思いますが、特にメモリが合計8GB以下のPCでは初期では対応していない可能性もあるので注意が必要です。

• キャッシュメモリはよく使うデータを格納
  キャッシュメモリは、CPUがよく使うデータを格納し、必要になった先にすぐに取り出して使えるようにしておく場所です。これによって処理の効率化を図ります。
• CPUに直接搭載
  メインメモリと異なり、キャッシュメモリはCPU自体に搭載されます。そのため、より遅延が少なくアクセスすることが可能となっていますが、後からの増設等や仕様変更は不可能となっています。
• メインメモリよりも高速だけど容量が少ない
  キャッシュメモリは基本的にメインメモリよりも高速です。その代わり、設計が難しく単価も高価になることもあって、搭載容量は非常に少ないです。2025年現在では、CPU用のメインメモリは16GB～32GBが主流ですが、キャッシュメモリはハイエンドCPUの合計でも200MB未満ですし、ほとんどのモデルは100MB未満です。圧倒的に少ないことがわかります。
• キャッシュ容量はゲームでも重要
  また、高性能グラフィックボード・ビデオカード利用時のゲーム性能においても、CPUのキャッシュメモリ容量が重要となっています。
  この特性を利用して、大容量のL3キャッシュメモリを追加搭載したゲーム特化モデルなども出ています（Ryzen X3D）。

• 動作周波数（クロック）は処理の速度
  クロックはCPUのコアのデータ処理の速度を示します。基本的にGHzという単位で表されます。そのため、クロックが高いほどコアの処理性能は高くなります。
• クロックが高くなるほど発熱と消費電力は多くなる
  クロックを上げると処理性能を向上させることができますが、負荷が高くなるため、発熱と消費電力も増えてしまいます。

• プロセスルール・ノードは配線の幅
  プロセスルール・ノードとはCPUの半導体の回路の配線の幅を指します。単位はnmで、5nmのように表現します。ルールというと何かの決まりという印象を受けますが、細かい規定のようなものを表現するものではなく、単純に配線の幅と捉えて問題無いです。
• 小さいほど良い（電力効率が良くなる他、配線の利用幅が広がる）
  プロセスルールは細いほど良いです。配線の幅が広がるとより細かな回路設計が可能となりますし、消費電力も減るので電力効率も良くなります。良い事尽くめで、コストと設計の難しさ以外ではデメリットもありませんので、プロセスの微細化がCPU性能躍進の大きなカギを握っていると言っても過言ではありません。実際の半導体にはトランジスタ密度だったり、ゲートピッチだったりも取り沙汰されることはあり、それらも確かに重要な要素ではありますが、少なくとも消費電力が多いPC向けのユニットの場合はプロセスルールがやはり最も影響が大きいと思い餡巣。
• IntelとAMDではAMDの方が先を行っている（2023年時点）
  2023年10月現在ではWindows PC向けのCPUの主要メーカーはIntelとAMDですが、各メーカーの最新CPUのプロセスルールは、Intelは10nmで、AMDは5nmです（AMDはTSMCの半導体を使用）。プロセスルールの微細化においてはAMDが一歩先を行っています。微細化だけがCPU向け半導体の質の全てを決める訳ではないですが、2018年頃からずっとAMDが有利な状況が続いており、この差で特に影響を受けやすい電力効率もAMDが実際に優勢なので、プロセス面ではAMDが暫く有利という状況となっています。これに対してIntelは、恐らくゲートピッチやトランジスタ密度などでは競合他社の7nmに匹敵していることを要因として、10nmでも「Intel 7」といった名称を付けたりもしていますが、結局効率を見る限りはAMDの利用するTSMC 7nmクラスよりも明らかに劣っており、少なくともPCにおいてはプロセスルールがやはり重要なんだなというのが個人的な意見です。

• ベンチマークスコアはCPUの性能を数値化したもの
  ベンチマークスコアとは、CPUの処理性能をベンチマークテストを用いて測定して数値化したものです。CPU以外のプロセッサでもよく使われます。ここまでコアなどのCPUの仕様について説明してきましたが、そのような仕様だけでは各CPU間の性能差を測るには不十分なので、ベンチマークが用いられます。ベンチマークテストにはたくさんの種類がありますが、CPUにおいてはPassMarkやCinebenchというものが使用率が高い印象です。

• AI用の処理に特化したユニット
  NPUとは「ニューラル・プロセッシング・ユニット（Neural Processing Units）」の略称で、AI用の処理に特化したユニットを指します。

• 内蔵GPUは画像処理用のGPUをCPUに統合したもの
  冒頭で触れましたが、PCの画像処理に関しては基本的に「GPU」と呼ばれるCPUとは別のユニットが担当します。GPUがないと画面に映像を出力できないため、実質的にGPUはPCにとって必須のパーツです。場合によってはグラフィックボードを搭載するなどして別に実装する事も可能ですが、利便性やスペースなども考慮してCPUにはGPUを内蔵しているものが多くあります。
• 性能は単体のGPUと比べると低く、重いゲームや動画編集は厳しい
  内蔵GPUの性能は、グラフィックボードに搭載される単体のGPUと比べると大幅に低いです。そのため、基本的に重い3Dゲームや動画編集などに使うには性能不足な点には注意が必要です。上記のような用途で使いたい場合には、高性能な単体GPUを搭載したゲーミングPCやクリエイターPCと呼ばれるタイプのPCが必要になります。
• 基本CPUのメインメモリを使用するので、メモリ性能が重要
  CPUの内蔵GPUは、基本的にCPUのメインメモリの一部を共有または割り当てられて使用します。そのため、メモリの性能が重要となります。特に、画像処理はデータ量が大きいため帯域幅が重要なので、帯域幅の広いメモリ（帯域幅はDDR4-3200とかの3200の部分）を使用すると内蔵GPUの性能を向上させることに繋がります。
• 最近では性能が向上しており、高性能なものなら多少は重い処理もいける
  内蔵GPUでは重いゲームや動画編集は厳しいと前述しましたが、性能自体は最近かなり向上してきています。そのため、内蔵GPUでも特に高性能なものであれば、重いゲームや動画編集などの重い処理も多少はいけるほどの性能になってきています。

内蔵GPUについては、下記の記事でもう少しだけ詳しく解説しているので、気になる方はご覧ください。

内蔵GPUの性能をざっくり解説【性能比較】

• デスクトップ・ノートPC向け
  • Intel
    言わずと知れた大手CPUメーカーのIntelです。2023年現在ではWindowsでは圧倒的なシェアを誇ります。しかし、2023年時点ではプロセス面の遅れが問題視されています。ライバルであるAMDにシェアが少しずつ奪われつつあり、巻き返しが期待されています。
  • AMD
    Windowsの主要CPUメーカーのAMDです。WindowsではIntelとAMDの2つが二強としてずっと続いています。以前はIntelがほぼ一強として君臨しており、実際性能でもAMDは遅れていましたが、2017年に投入した「Ryzen」によって一気に競争力を取り戻し、2023年現在ではプロセス（電力効率）面ではIntelを上回っており、シェアを伸ばしつつあります。
  • Apple
    Apple製PC「Mac」では、以前はIntel製のCPUを採用していましたが、2020年からはPC向けのApple開発・製造の「Apple M」シリーズのSoC（CPU）を搭載するようになりました。最先端のプロセスに加え、高性能なGPUとメモリと統合したチップとなっており、非常に優れた電力効率を備えています。
  • Qualcomm※
    2023年時点ではシェアはわずかですが、一部のArm版のWindowsなどでQualcomm製のSoC（CPU）採用のPCが登場しています。x86系がメインであるデスクトップ・ノートPC市場では最適化や互換性の面でのデメリットが大きいため普及が進んでいませんが、今後の動向は注目です。
• スマートフォン・タブレットPC向け
  • Apple
    iPhoneやiPadで自社開発チップを採用しているAppleです。非常に高いコア性能はトップを維持し続けており、優れた技術力が伺えます。
  • Qualcomm
    「Snapdragon」で有名なQualcommです。かなり幅広い性能のSoCを多数出しており、Android端末でのシェアはNo.1です。
  • Samsung
    韓国企業のサムスンです。アメリカや中国が台頭するCPU市場では唯一に近い別の国のメーカーです。モバイル端末向けに「Exynos」シリーズを開発しており、自社製品を中心に搭載しています。他のほとんどのメーカーと異なり、素材である半導体も製造しているため、ポテンシャルは非常に高いメーカーですが、近年ではその半導体の歩留まり率（良品の割合≒不良品の少なさ）がTSMCにやや劣ることが指摘されており、TSMC製のダイを採用する他メーカー相手にやや苦戦している印象です。
  • MediaTek
    MediaTekは台湾のメーカーです。コストパフォーマンスが良く、近年採用が増えている印象です。Androidではミドルレンジ～エントリーモデルで高いシェアを誇ります。
  • UNISOC
    UNISOCは中国のメーカーです。全体のシェアは少ないですが、製品が非常に安価で、安さ特化製品で少し採用が見られます。
  • HUAWEI※
    HUAWEIは中国のメーカーです。「Kirin」というSoCを自社製品に搭載していましたが、米国による禁輸措置の影響で急速にシェアを落とし、2020年から2023年現在まで新製品を投入しておらず、恐らく出荷用の製品も製造していません。しかし、以前は一大シェアを誇っていましたし、未だに開発は続けているという話もあるので、今後復帰してくる可能性があります。

• CPUはPCの頭脳
  CPUはPCの中央処理装置であり、CPUの性能がPC全体のパフォーマンスに影響するため非常に重要です。
• コアが多い方が高性能だけど、発熱や消費電力が増える
  CPUはコア数が多い方が高性能で、複数の重いソフトを動作させる場合や、レンダリングなどの重い処理の際に有利に働きます。ただし、コア数が多いほど発熱や消費電力が増える傾向があるので要チェックです。高発熱・高消費電力のCPUを使う際には、CPUクーラーや電源に注意が必要です。
• メモリがCPUの作業スペース
  PCのメモリはCPUの作業場になります。出来るだけ高速で容量が多い方が、CPUがより性能を発揮しやすいです。特に動画・画像編集ソフトなどはメモリを大量に消費する傾向があるので、注意しておくと良いかもしれません。
• TDPは発熱・消費電力の大まかな目安（だけど、2022年時点では重要なのは基本TDP PL2）
  CPUの消費電力の基準として提示されているかにように思えるTDPですが、これはあくまで目安という点に注意です。2022年現在では高性能なCPUにおいては、表向きのTDPがあまり意味を成していない場合も多いです。TDP125Wでも最大消費電力は実はもっと多いという感じのことが基本です。最大消費電力を調べたいならTDP PL2にあたるものを調べる必要があります。
• 内蔵GPUは軽いグラフィック処理なら十分な性能だけど、重い処理は厳しい
  CPUにはGPUを内蔵しているものが多くあります。その場合には別途GPU（グラボ）が必須ではありません。内蔵GPUの性能は近年急激に向上していることもあり、軽いグラフィック処理なら十分な性能ですが、未だに重いグラフィック処理（重いゲームや動画編集）は荷が重い点には注意です。
• ゲーミングPCではボトルネックに注意
  ボトルネックとは、ざっくり言うと「CPU性能の低さが原因で、GPUが性能を最大限発揮できない」という問題のことです。そのため、高性能なGPUを搭載する場合には、CPU性能もそれに見合ったものが必要となる点に注意が必要です。