[自作日記2] CPUとチップセットと PCI Express の関係

[自作日記2] CPUとチップセットと PCI Express の関係

こんにちは!今日はCPUとチップセットについて学びたいとおもいます!

最終的にはAI開発に使えるGPUマシンをつくりたいのですが、GPUってパソコンのどのあたりに入れて使うものでしょうか。

black Gigabyte graphics card
Photo by Rafael Pol / Unsplash

はい、正解は、パソコンのPCI Express のスロットに挿して使います。

「知っとるわ」という声が聞こえました。

さすがです。

では、次の問いです。

GPU が挿さる PCI Express スロットのレーンはどこにつながってるのでしょうか?

1.「チップセット」
2.「CPU」

正解は2のCPUです。

この問いの答えが一瞬で出た方は、本記事を読みとばしていただいて問題ありません。

「?」となった方は、本記事に参考になる部分があるかもしれません。

ということで、GPU は PCI Express という拡張スロットに挿して使うことはご存じかもしれませんが、PCI Express は内部でどのようにつながっているのでしょうか。実はGPUパソコンを作るときにこの辺がけっこう重要になります。

今後、GPU2枚挿し、GPU4枚挿し、など本格的なGPUマシンを作るときにもこのあたりの知識が重要になりますので、学んでおいて損はないですね。

さあ、進めていきましょう!

先ほどの問いの続きから、ですが、
PCI Express には CPU と直接つながっているものと、チップセットからつながっているものの2種類があります。

まずはPCI Express から CPU やチップセットにつながっている伝送路= 「レーン」についてもう少しみていきましょう

PCI Express と CPU をつなぐレーン

前述のとおり、PCI Express は CPU から直接つながるものと、チップセットからつながるものがあります

  • PCI Express ⇔ CPU

  • PCI Express ⇔ チップセット

では、具体的に見ていきましょう。

CPUとPCI Express が接続されているレーンは、たとえば、 第12世代のインテル Core シリーズCPU の場合、CPUから直接PCI Express に
接続されるレーンは 20本 あります。

その内訳は、

  • PCIe gen 5 16レーン
  • PCIe gen 4 4レーン

となっています。

「gen5 のレーンが 16本ってこと? gen4 のレーンが 4本ってこと? CPUからPCIExpressにのびているレーンの本数と規格が違うの?」

はい、そのとおりです。

レーンには1本ずつ規格があり、このレーンは PCIe gen5(=PCI Express の5世代目 という意味でしたね) 、このレーンは PCIe gen4 のようにそれぞれ規格がわかれています。

パソコンの中でCPUやチップセットにつながってるPCI Expressのレーンは全てがおなじ規格ではない、というのがまずポイントです。

では、実際に インテルの12世代CPU に対応した Z690 チップセット というものの、ブロック図をみながら理解を深めていきましょう。

(ブロック図とは、システムの構成要素を図にしたものです。)

以下は Z690 チップセットのブロック図です。

このブロック図を全部ただちに理解する必要はありません。

私たちは 、ふつうのパソコンではなく、「GPU搭載マシン」を作るので、GPUマシンにとって必要なところを学びます。

GPUにとって重要なのはこのブロック図の左上です。赤で示しました。

まずは、ここを読み解いていきましょう。

拡大するとこんなかんじです。

これは、 CPU と直接接続されている PCI Express について説明しています。

この左上あたりをみると、

のように書いてあります。

これが冒頭にかいたとおり CPU から PCI Express のレーンが 20 本のびている 件です。 16本の PCIe 5.0 レーンと 4本の PCIe 4.0 レーンの合計 20本のレーンが CPU と直接接続されています。

つまり、 合計20本あるレーンのうち

・gen5 規格 のPCI Express のレーンを16本束にしたスロット
・gen4 規格 のPCI Express のレーンを4本束にしたスロット

が使えるよ。といっています。

そして、通常、CPU からのびてる、この gen5 規格 のPCI Express のレーンを16本束にしたスロットグラフィックボード(GPU) 用に使用されます!

PCIe 5.0 は前回の記事に示した通り、大変高速ですので、GPUのような高速データ転送を要求される用途向きというわけです。

PCI Express の世代と伝送速度(理論値)

理解をより深めるために、レーン1本ずつを視覚的に示してみました

GPUが主眼なので、GPU が接続される CPU ⇔ PCI Express に着目しましたが、基本的には、他のレーンも同じです。

PCI Express には、チップセット側と接続されているレーンもあり、上の図のようになっています。

この仕組みが理解できると、マザーボードやチップセットのスペックシートが読み解けるようになります。

さて、さきほどのブロック図の左上には↓という表記も書いてありました。これはどういうことでしょうか。

そちらは、次回にご説明いたします。
これはグラボ二枚挿しにも関係のある内容となっていますのでご期待くださいませ!

それでは、また次回お会いしましょう


navigation

Read more

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

AIエージェントを"事業に載せる"ために【第3回】AI導入を止めないために、実務で先に設計すべきこと

— AI導入を"事業に載せる"ために、いま設計すべきこと(全3回) こんにちは!Qualitegコンサルティングチームです。 今回の「AI導入を“事業に載せる”ために、いま設計すべきこと」シリーズも、いよいよ第3回です。 第1回では、実際のAI導入事故を通じて、AIエージェントのリスクが単なる技術不良ではなく、権限や運用設計の不在から生まれることを見てきました。第2回では、事故が起きたときに責任をどこに置くのか、法務・契約・組織の観点から責任分解の難しさを整理しました。 では、AI導入を止めずに前に進めるためには、実務として何を先に設計しておくべきなのでしょうか。 本記事では、品質保証の転換、人間レビューの限界、海外で進む保険市場の変化も踏まえながら、AIエージェント導入前に設計すべき5つの領域と、経営として先に答えるべき3つの問いを整理します。 1. 品質保証の転換:「AIは自信を持って間違える」を前提にする 従来のソフトウェアの品質保証は、少なくとも同じ入力に対して同じ結果を期待しやすく、仕様・テスト・再現性を軸に品質を確認する考え方に立っていました。 ISACA

By Qualiteg コンサルティング
主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

主要LLMプロバイダーのAPI料金表 — Claude / GPT / Gemini/Grok 【2026年5月13日時点】

こんにちは、 今回は、主要LLMプロバイダー( Claude / GPT /Gemini/Grok)のAPI料金表  をまとめてみました。(2026年5月13日時点) プロバイダ別 料金一覧 まずは各社の現行ラインナップを縦に並べた一覧をご紹介します。価格はすべて per 1M tokens、円表記は 1ドル=160円換算です。 Anthropic(Claude) モデル Status Context Input Output Cached Input Claude Opus 4.7 Fast Mode Beta(Opus専用) 1M $30.00<br>(¥4,800) $150.00<br>

By Qualiteg プロダクト開発部
コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第3回】"書くAI"から"指揮するAI"へ──2026年の開発現場で起きている変化

コーディングエージェントの現状と未来への展望 【第3回】"書くAI"から"指揮するAI"へ──2026年の開発現場で起きている変化

こんにちは! コーディングエージェントシリーズ、ついに最終回です! 2026年に入り、Claude Code、Cursor 3、GitHub Copilot Coding Agentはいずれも、単なるコード補完やチャット型支援を超え、複数エージェントを使った開発ワークフローへ進化しつつあります。本稿では、AIコーディングエージェントの最新動向を、Claude CodeのAuto Memory / Subagents、Cursor 3のAgents Window、GitHub CopilotのCoding Agent、そしてSWE-benchの読み方まで含めて整理します。 第1回では、2025年12月時点で百花繚乱状態にあったAIコーディングエージェントの全体像を俯瞰し、商用からOSSまで20以上のツールを「CLIベース」「IDE統合型」「AI特化IDE型」「自律型」の4つのカテゴリに整理しました。 第2回では、Claude Code・Codex CLI・Aiderを詳細比較したうえで、現在のコーディングエージェントが共通して抱える構造的課題——コンテキストウィンドウの限界、セッ

By Qualiteg コンサルティング
Windows版 Claude Code を irm でインストールして「claude is not recognized」を直すまで

Windows版 Claude Code を irm でインストールして「claude is not recognized」を直すまで

こんにちは! 公式PowerShellインストーラー(irm https://claude.ai/install.ps1 | iex)で Claude Code を入れたのに、claude --version を叩くと「The term 'claude' is not recognized as a name of a cmdlet...」と怒られるときがあります これは Anthropic 公式 GitHub にも報告されている 既知のバグで、インストーラーが PATH の追加を忘れています。実際にインストール作業をやって詰まったので、最短の解決手順をまとめます。 環境 * Windows 11 * PowerShell 7.x(コードは PowerShell

By Qualiteg プロダクト開発部