CPU（中央演算処理装置）はコンピュータの演算・制御の中核チップ。マルチコア（サーバー96〜192コア）の仕組み、GPUとの違い、Intel Core・AMD EPYC・Apple M4の比較、TSMC 3nmでの製造まで半導体目線でわかりやすく解説。
CPU（Central Processing Unit：中央演算処理装置）とは、コンピュータの演算・制御の中核を担う半導体チップです。プログラムの命令を順次解釈・実行し、メモリへのデータ読み書き・周辺デバイスの制御・演算処理を統括します。現代のCPUはマルチコア構成（1チップに複数の演算コアを搭載）が標準で、サーバー向けは96〜192コア（AMD EPYC Turin・Intel Xeon 6）、PC向けは8〜24コアが主流です。
CPUとGPUの最大の違いは演算アーキテクチャにあります。CPUは少数（数十〜数百）の高性能コアで複雑な逐次処理を得意とし、GPUは数千〜数万の小型コアで単純な並列演算を得意とします。AI・深層学習の訓練にはGPUやTPUが主役ですが、推論のオーケストレーション・OS制御・メモリ管理はCPUが担い、AIサーバーでもCPU（Intel Xeon・AMD EPYC）は不可欠な存在です。
CPUの製造には最先端のロジックプロセス（TSMC 3nm/2nm・Intel 18A）が使われます。Apple M4（TSMC 3nm N3E）・AMD EPYC Turin（TSMC 4nm N4P）・Intel Core Ultra（TSMC N3B）など主要CPUはTSMCが受託製造しており、TSMCのロジック先端ノード需要の主要ドライバーとなっています。Intelは自社ファブ（Intel 3プロセス）でCPUを製造する数少ないIDMとして知られます。
CPUの性能指標はクロック周波数・コア数・キャッシュ容量・メモリ帯域幅（DDR5・HBM）の組み合わせで決まります。AI推論サーバーでは「CPUのメモリ容量（DDR5 RDIMM）」がLLMのKVキャッシュ保存量を左右し、AMD EPYC Genaでは12チャネルDDR5で最大3TB以上のメモリ搭載が可能です。CXL（Compute Express Link）を使ったメモリ拡張も2026年以降に普及が見込まれます。
CPU市場はIntel・AMD・Apple（Mシリーズ）・Qualcomm（ARM系）・AmpereがPC・サーバー・モバイルで競合します。ARMアーキテクチャへの移行が加速しており、Apple Silicon（M4）・AWS Graviton4・Amazon Trainium2のようにARM CPUとAIアクセラレータを統合するSoC設計が主流化しています。CPU製造装置市場では先端ロジック装置（EUV露光・ALD・エッチング）への需要増加が継続しています。