深層畳み込み敵対的生成ネットワーク（DCGAN）は，敵対的生成ネットワーク（GAN)の一種であり，データの特徴を学習することで実在しないデータを生成することができる．DCGANの生成ネットワークと識別ネットワークには畳み込みが用いられており，より精度の高い画像を生成できるが，実行時間が長くなるという問題がある．本稿では，マルチGPU上でタスク並列とデータ並列を使用し，DCGANの階層的並列処理を実現する手法を提案する．本手法はOpenMPとCUDAを用いて実装されており，NVIDIA RTX A5500を4台搭載したXeonサーバ上での性能評価の結果，ネコのカラー画像生成の実行時間は大幅に短縮されており，提案手法の有効性が確認された．