GPU

深層学習(ディープラーニング)は大量の学習データを使い莫大な「行列演算」処理を繰り返すため、コンピューティングパワーが必要になるが、さまざまな演算を汎用的に行う「C P U」では時間がかかってしまう。そこで、行列演算をこなす「G P U」が使われるようになった。※I):3Dグラフィックスを高速処理する「G P U」で世界的に知られている「NVIDIA(エヌビディア)」は、ビジュアルコンピューティング・カンパニーから「A Iコンピューティング・カンパニー」へとシフトしていくことを宣言。また、Googleは深層学習のための専用プロセッサ「T P U」を開発し、自社サービスや研究に使っている。AlphaGo(アルファ碁)にも使用されている。

■参考文献
「CPU」「GPU」「メモリ」―半導体技術の流れ』  I O編集部 (編 二〇一七年

◎関連知識:カード人工知能ニューラル・ネットワークビッグデータモジュール


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I. :3Dグラフィックスを高速処理する「G P U」で世界的に知られている「NVIDIA(エヌビディア)」は、ビジュアルコンピューティング・カンパニーから「A Iコンピューティング・カンパニー」へとシフトしていくことを宣言。また、Googleは深層学習のための専用プロセッサ「T P U」を開発し、自社サービスや研究に使っている。AlphaGo(アルファ碁)にも使用されている。