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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註
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