CPUとvCPUの違い完全ガイド｜仮想化の基本から実践的な選び方まで

クラウドサービスやレンタルサーバーを選ぶ時、「vCPU」という言葉を見かけたことはありませんか？

「CPUとvCPUって何が違うの？」
「vCPU 2コアは、本当に2つのCPUがあるの？」
「性能はどれくらい違うの？」

実は、CPUとvCPUは全く異なる概念です。この違いを理解していないと、期待した性能が出なかったり、無駄にコストをかけてしまったりすることがあるんです。

この記事では、CPUとvCPUの基本から、実際の性能差、選び方のポイントまで、初心者にも分かりやすく解説していきます。

クラウドサービスを賢く選びたい方、仮想化技術を理解したい方は必見ですよ。

CPUとは？基本を理解しよう

まずは、通常の「CPU」について確認しておきましょう。

CPUの基本

CPU（Central Processing Unit）は、日本語で「中央処理装置」と呼ばれ、コンピュータの頭脳にあたる部品です。

計算や処理を実行する役割を担っています。パソコンやスマホ、サーバーなど、すべてのコンピュータに搭載されている物理的な部品ですね。

主なメーカー：

• Intel（インテル）
• AMD（エーエムディー）
• ARM（アーム）
• Apple（Apple Silicon）

物理CPU・コア・スレッドの違い

CPU関連の用語は混同しやすいので、整理しておきましょう。

物理CPU（プロセッサ）：
マザーボードに実際に取り付けられているCPUチップのこと。
1台のサーバーに複数の物理CPUを搭載できます。

コア（Core）：
1つのCPUチップの中にある、実際に計算を行う処理ユニットのこと。
現代のCPUは、複数のコアを持つ「マルチコア」が一般的です。

例：

• デュアルコア：2つのコア
• クアッドコア：4つのコア
• オクタコア：8つのコア

スレッド（Thread）：
1つのコアが同時に処理できる作業の流れのこと。
インテルの「ハイパースレッディング」やAMDの「SMT」技術により、1つのコアで2つのスレッドを処理できます。

具体例：

物理CPU：1個
コア数：4個
スレッド数：8個（1コアあたり2スレッド）

この場合、「4コア8スレッド」と表現されます。

vCPUとは？仮想化の世界

次に、「vCPU」について見ていきましょう。

vCPUの基本

vCPU（Virtual CPU）は、「仮想CPU」のこと。

物理的なCPUチップが存在するわけではなく、ソフトウェアで作られた仮想的なCPUです。

仮想化技術：
1台の物理サーバーを、あたかも複数台のサーバーがあるかのように分割して使う技術を「仮想化」と呼びます。この時、各仮想マシンに割り当てられるCPUリソースがvCPUです。

イメージ：
大きな一軒家（物理サーバー）を、複数の部屋（仮想マシン）に分けて、それぞれの住人（アプリケーション）に貸し出す。
各部屋に割り当てられる電力の一部（vCPU）のようなものですね。

どこで使われる？

vCPUは、以下のような環境で使われています。

クラウドサービス：

• AWS（Amazon Web Services）
• Google Cloud Platform（GCP）
• Microsoft Azure
• さくらのクラウド

仮想化プラットフォーム：

• VMware
• Hyper-V
• KVM
• VirtualBox

コンテナ技術：

• Docker
• Kubernetes

これらのサービスやツールを使う時、「vCPU」という単位でCPUリソースを指定します。

vCPUの割り当て方

物理CPUのリソースを、どうやってvCPUとして分配するのでしょうか？

基本的な仕組み：

1. 物理サーバーに搭載されたCPUリソース（コア数×スレッド数）を把握
2. ハイパーバイザー（仮想化ソフト）が、このリソースを管理
3. 各仮想マシンに、必要な分のvCPUを割り当て
4. ハイパーバイザーが、物理CPUの処理時間を各仮想マシンに分配

例：

物理サーバー：8コア16スレッド

仮想マシンA：vCPU 2個
仮想マシンB：vCPU 4個
仮想マシンC：vCPU 2個

合計：vCPU 8個

この例では、物理的な16スレッドのうち、8個分のリソースを仮想マシンに割り当てています。

CPUとvCPUの5つの違い

それでは、具体的な違いを見ていきましょう。

違い1：実体の有無

CPU：
物理的に存在するハードウェア。手で触れる実体があります。

vCPU：
ソフトウェアで作られた仮想的な存在。物理的な実体はありません。

違い2：性能の保証

CPU：
専有できるため、性能が保証されています。他の処理の影響を受けません。

vCPU：
物理CPUのリソースを分け合うため、他の仮想マシンの負荷によって性能が変動することがあります。

例：
同じ物理サーバー上の他の仮想マシンが高負荷な処理をしていると、自分のvCPUの性能が低下することがあります。これを「ノイジーネイバー問題」と呼びます。

違い3：リソースの柔軟性

CPU：
物理的な制約があります。コア数を増やすには、CPUを交換するか、追加で購入する必要があります。

vCPU：
設定変更だけで、数分でvCPU数を増減できます。必要に応じてスケールアップ・スケールダウンが容易です。

例：
突然アクセスが増えた時、AWSなどのクラウドサービスでは、数クリックでvCPU数を増やせます。

違い4：コスト

CPU：
物理的なハードウェアを購入する必要があり、初期投資が大きくなります。

vCPU：
従量課金制が一般的。使った分だけ支払えばよく、初期投資が少なくて済みます。

コスト例（AWS EC2）：

• t3.micro（vCPU 2個、メモリ1GB）：約1,000円/月
• 物理サーバー購入：数十万円〜

違い5：1対1対応ではない

重要なポイント：
vCPU 1個 ≠ 物理コア 1個

vCPUと物理コアは、1対1で対応しているわけではありません。

例：
物理サーバーに8コアのCPUがあっても、16個以上のvCPUを割り当てることができます。これを「オーバーコミットメント」と呼びます。

オーバーコミットメントとは

vCPUの重要な概念、オーバーコミットメントについて詳しく見てみましょう。

基本的な仕組み

オーバーコミットメント（Overcommitment）とは、物理CPUのコア数やスレッド数よりも多くのvCPUを割り当てること。

例：

物理サーバー：4コア8スレッド

割り当て：
仮想マシンA：vCPU 4個
仮想マシンB：vCPU 4個
仮想マシンC：vCPU 4個

合計：vCPU 12個（物理スレッド8個に対して）

この場合、オーバーコミット比率は 12 ÷ 8 = 1.5倍 です。

なぜオーバーコミットするのか

理由1：効率的なリソース利用

すべての仮想マシンが常に100%のCPUを使うわけではありません。

多くのアプリケーションは、実際にはCPUをフル活用していない時間が多いんです。その「遊んでいる時間」を他の仮想マシンに回すことで、物理リソースを効率的に使えます。

理由2：コスト削減

物理サーバーの台数を減らせるため、ハードウェアコスト、電気代、スペースなどを節約できます。

オーバーコミットのリスク

性能低下：
複数の仮想マシンが同時に高負荷になると、すべてのパフォーマンスが低下します。

予測不可能な性能：
他の仮想マシンの状況に依存するため、安定したパフォーマンスが得られないことがあります。

適切なオーバーコミット比率

推奨値：

• 通常のワークロード：1.5〜2倍
• 軽い負荷（開発環境など）：3〜4倍
• 重い負荷（データベースなど）：1〜1.5倍
• ミッションクリティカル：オーバーコミットなし

用途に応じて、適切な比率を選ぶことが重要です。

性能の違いを理解する

実際の性能は、どれくらい違うのでしょうか？

ベンチマーク比較

同じスペックのCPUでも、物理と仮想では性能差があります。

一般的な傾向：

物理CPU：100%
vCPU（オーバーコミットなし）：90〜95%
vCPU（2倍オーバーコミット）：50〜70%
vCPU（4倍オーバーコミット）：25〜40%

ただし、これは目安であり、実際の性能は以下の要因で変動します。

性能に影響する要因

1. ハイパーバイザーのオーバーヘッド

仮想化には、ハイパーバイザー（仮想化ソフト）が必要です。このソフトウェアも少しCPUリソースを消費するため、わずかな性能低下が起こります。

通常、5〜10%程度のオーバーヘッドがあります。

2. 他の仮想マシンの負荷

同じ物理サーバー上の他の仮想マシンが高負荷だと、自分のvCPUも影響を受けます。

3. CPU affinity設定

特定の物理コアに固定する設定（CPU affinity）を使うと、性能の安定性が向上します。

4. NUMAアーキテクチャ

複数の物理CPUを搭載したサーバーでは、メモリアクセスの効率が性能に影響します。

体感速度の違い

数字だけでなく、実際の使用感も重要です。

物理CPU：

• 常に安定した高速動作
• 瞬間的な高負荷にも即座に対応
• レスポンスが予測可能

vCPU：

• 通常時は快適だが、時々もたつくことがある
• ピーク時の性能が不安定
• 他の仮想マシンの影響を受ける

用途別の推奨：

• Webサーバー（中程度の負荷）：vCPUで十分
• データベースサーバー（高負荷）：物理CPU推奨
• 開発環境：vCPUで問題なし
• ゲームサーバー（リアルタイム性重視）：物理CPU推奨

クラウドサービスでのvCPU

実際のクラウドサービスでは、どうvCPUが使われているか見てみましょう。

AWS（Amazon Web Services）

AWSでは、EC2インスタンスでvCPUを提供しています。

インスタンスタイプ例：

• t3.micro：vCPU 2個（バースト可能）
• t3.medium：vCPU 2個
• c5.large：vCPU 2個（コンピューティング最適化）
• m5.xlarge：vCPU 4個

バースト可能インスタンス：
T3やT2インスタンスは、通常時は低いCPU利用率で動作し、必要な時だけ高性能を発揮する「バースト」機能があります。

Google Cloud Platform（GCP）

GCPでは、Compute EngineでvCPUを提供しています。

マシンタイプ例：

• e2-micro：vCPU 2個（共有コア）
• n1-standard-1：vCPU 1個
• n2-standard-4：vCPU 4個

共有コアと専有コア：

• 共有コア：物理CPUを他のユーザーと共有（低コスト）
• 専有コア：専有的に使える（高性能、高コスト）

Microsoft Azure

Azureでは、仮想マシンでvCPUを提供しています。

VMサイズ例：

• B1s：vCPU 1個
• D2s_v3：vCPU 2個
• F4s_v2：vCPU 4個（コンピューティング最適化）

各社のvCPU性能比較

クラウドプロバイダーによって、vCPUの性能は異なります。

性能の違いの要因：

• 使用している物理CPUの世代
• オーバーコミット比率
• ハイパーバイザーの種類
• ネットワークやストレージとの統合

一般的には、専有インスタンス > 汎用インスタンス > バースト可能インスタンス の順で性能が高くなります。

適切な選び方のポイント

CPUとvCPU、どちらを選ぶべきか判断する基準です。

物理CPUを選ぶべき場合

1. 高い性能が必要

• リアルタイム処理
• 大規模なデータベース
• ゲームサーバー

2. 性能の安定性が重要

• 金融取引システム
• 医療システム
• ミッションクリティカルなアプリケーション

3. 専有リソースが必須

• セキュリティ要件が厳しい
• コンプライアンス上の理由

4. 長期的なコスト

• 常時稼働するサーバー
• 3年以上使う予定

vCPUを選ぶべき場合

1. 柔軟性が必要

• 負荷が変動する
• スケールアップ・ダウンが必要
• テスト環境

2. 初期投資を抑えたい

• スタートアップ
• 小規模プロジェクト
• 短期間のプロジェクト

3. 管理の手間を減らしたい

• 保守やメンテナンスをクラウド事業者に任せたい
• サーバー管理の専門知識がない

4. 中程度の負荷

• Webサーバー
• アプリケーションサーバー
• 開発環境

ハイブリッド構成

物理サーバーとクラウド（vCPU）を組み合わせる構成も有効です。

例：

• データベース：物理サーバー（高性能・安定性）
• Webサーバー：クラウド（柔軟性・スケーラビリティ）
• バッチ処理：クラウド（必要な時だけ使用）

よくある誤解と注意点

CPUとvCPUに関する、よくある勘違いを解消しましょう。

誤解1：vCPU 4個 = 4コアCPU

間違い：
vCPU 4個は、4コアの物理CPUと同じ性能だと思っている。

正解：
vCPUは物理CPUのリソースを分け合うため、性能は大きく異なります。オーバーコミット比率や他の仮想マシンの影響を受けます。

誤解2：vCPUは常に遅い

間違い：
vCPUは物理CPUより必ず遅いと思っている。

正解：
オーバーコミットなし、専有インスタンスの場合、物理CPUに近い性能が出ます。また、クラウド事業者は最新の高性能CPUを使っているため、古い物理サーバーより速いこともあります。

誤解3：vCPU数は多ければ多いほど良い

間違い：
とにかくvCPU数を増やせば性能が上がると思っている。

正解：
アプリケーションが並列処理に対応していない場合、vCPUを増やしても性能は向上しません。シングルスレッド性能が重要な場合もあります。

誤解4：クラウドは必ず安い

間違い：
クラウド（vCPU）は常に物理サーバーより安いと思っている。

正解：
短期間や小規模なら安いですが、大規模で長期間使う場合、物理サーバーの方がコストが低くなることもあります。

実践例：最適な構成の選び方

具体的なシナリオで、最適な選択を考えてみましょう。

シナリオ1：個人ブログ

要件：

• 月間1万PV程度
• WordPressで運用
• 予算は月1,000円程度

推奨構成：

• VPS（vCPU 1〜2個）
• 例：ConoHa VPS（vCPU 2個、メモリ1GB）月額1,000円程度

理由：
低コストで十分な性能。物理サーバーを買う必要はありません。

シナリオ2：中規模Webサービス

要件：

• 月間100万PV
• データベースとWebサーバー
• 可用性が重要

推奨構成：

• クラウド（AWS、GCPなど）
• Webサーバー：vCPU 2〜4個 × 複数台（ロードバランサー配下）
• データベース：vCPU 4〜8個（専有インスタンス推奨）

理由：
スケーラビリティと可用性を確保しつつ、コストを抑えられます。

シナリオ3：大規模データ処理

要件：

• 機械学習の学習処理
• 大量のデータ処理
• 計算速度が重要

推奨構成：

• 物理サーバーまたはベアメタルクラウド
• 高性能CPU（AMD EPYC、Intel Xeonなど）
• 必要に応じてGPUも追加

理由：
計算集約的な処理では、物理CPUの安定した高性能が必要です。

よくある質問と回答

Q1：vCPUは物理CPUより必ず遅い？

必ずしもそうではありません。オーバーコミットがなく、最新の高性能CPUを使ったクラウドインスタンスは、古い物理サーバーより速いこともあります。

Q2：vCPU 1個は、物理コア何個分？

一概には言えません。オーバーコミット比率、他の仮想マシンの負荷、ハイパーバイザーのオーバーヘッドなど、多くの要因に依存します。目安として、0.3〜0.8物理コア分程度と考えるのが妥当です。

Q3：AWSとGCPとAzure、どれが速い？

同じvCPU数でも性能は異なります。ベンチマークでは、インスタンスタイプや用途によって優劣が変わります。実際の用途でテストするのが最も確実です。

Q4：物理サーバーからクラウドに移行すると、どれくらいvCPUが必要？

一般的には、物理コア数の1.5〜2倍のvCPUが目安です。ただし、負荷状況やアプリケーションの特性によって異なるため、実測が重要です。

Q5：vCPUを増やせば、必ず速くなる？

いいえ。アプリケーションが並列処理に対応していない場合、vCPUを増やしても性能は向上しません。ボトルネックがCPUにない場合（メモリやディスクIO）も効果がありません。

Q6：物理CPUのコア数を確認する方法は？

Linuxなら lscpu コマンド、Windowsなら タスクマネージャー→パフォーマンス→CPU で確認できます。

Q7：クラウドのvCPUは共有？専有？

インスタンスタイプによります。通常のインスタンスは共有、「Dedicated」や「Metal」と名前が付くものは専有です。

まとめ：用途に応じて賢く選ぼう

CPUとvCPUは、似ているようで全く異なる概念です。

この記事のポイント：

CPUとvCPUの違い：

• CPU：物理的なハードウェア
• vCPU：ソフトウェアで作られた仮想的なCPU
• vCPU 1個 ≠ 物理コア 1個

オーバーコミットメント：

• 物理リソース以上のvCPUを割り当て可能
• 効率的だが、性能のトレードオフあり
• 推奨比率は用途によって1〜4倍

性能の違い：

• 物理CPU：安定した高性能
• vCPU：柔軟だが性能は変動する可能性
• 専有インスタンスなら物理に近い性能

選び方：

• 高性能・安定性重視：物理CPU
• 柔軟性・コスト重視：vCPU
• 多くの場合、vCPUで十分

覚えておきたいこと：

クラウドやレンタルサーバーを選ぶ時、「vCPU」という表記を見たら、それは物理CPUとは異なることを思い出してください。

性能は用途や設定によって大きく変わります。ベンチマークや試用期間を活用して、実際の性能を確認することが大切です。

初期投資を抑えたい、柔軟にスケールしたいなら、vCPUを使ったクラウドサービスがおすすめ。安定した高性能が必要なら、物理サーバーや専有インスタンスを検討しましょう。

賢く選んで、コストと性能のバランスが取れた環境を構築してくださいね！