ディープラーニングの学習にGPUを用いる利点として、適切なものはどれか。
| ア | 各プロセッサコアが独立して異なるプログラムを実行し、異なるデータを処理できる。 |
| イ | 汎用の行列演算ユニットを用いて、行列演算を高速に実行できる。 |
| ウ | 浮動小数点演算ユニットをコプロセッサとして用い、浮動小数点演算ができる。 |
| エ | 分岐予測を行い、パイプラインの利用効率を高めた処理を実行できる。 |
答え イ
【解説】
| ア | 各プロセッサコアが独立して異なるプログラムを実行し、異なるデータを処理できるのは、マルチコアです。(×) |
| イ | 汎用の行列演算ユニットを用いて、行列演算を高速に実行できるのは、GPUです。(〇) |
| ウ | 浮動小数点演算ユニットをコプロセッサとして用い、浮動小数点演算ができるのは、FPU(Floating Point number processing Unit)です。(×) |
| エ | 分岐予測を行い、パイプラインの利用効率を高めるのは、多くのCPUで採用されています。(×) |
【キーワード】
・GPU
- GPU(Graphics Processing Unit)
3Dグラフィックスの表示に必要な計算処理を行う半導体チップで、従来の3Dグラフィックスアクセラレータと比べて担当する処理が多くなっています。
人工知能(AI)のディープラーニングで行う行列演算処理も画像処理に似ているため、AIの計算を行うときにもGPUを使うケースが増えています。
もっと、「GPU」について調べてみよう。
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