竹林のゆとりブログ

山奥で生活し、日々の思いをつらつらと書くブログ。 IT、数学、アニメなど。

GPUとDEEP LEARNING

DEEP LEARNINGのプログラムではGPUが必須だと言われています。

それが、なぜかを少し調べてみました。

GPUとは

Graphics Processing Unitの略。主に画面の描画などを担当する部品。

これだけ見るとDEEP LEARNINGに画像処理が必要だとい読めませんか?

それは実は違っています。

GPUを使ってCPUの処理量を減らしています。

GPUは略称からもわかるようにプロセッサなので、CPUとお内容に計算ができます。

もちろんいろんな制約があり、例えば、GPUからメモリにアクセスできません。

しかし、膨大な数の計算にはGPUは強いらしく、DEEP LEARNINGには向いているそうです。

内部を詳しく知りたくなりますが、それをすると終わらなくなるので今回は学ぶ範囲としてはここまでにしています。

一般的にCPUのかわりを他にものにする行為をハードウェアアクセラレーションと言っています。GPUが役立つのはGPUによるハードウェアアクセラレーションを実施しているからなんですね。

実際10倍以上になるなんて噂もあります。

GPUは万能か?

あらゆるものに対し、GPUアクセラレーションが有効なら、GPUアクセラレーションは一般技術としてPC標準に格納されるでしょう。

少し調べてみましたがどうやらそうではないようです。 計算でも、検索のような行為では、全然早くならないそうです。検索が複雑なのかよくわからないですが、 事実として、検索には不向きで、逆に行列演算には得意だそうです。

大学の人が喜びそうな機能ですね。

まとめ

GPUがなぜ必要かがわかってきました。 実際にGPUと同じ処理能力ができるぐらい、C`Uを並列化すればいいのでは? とも考えましたが、現実はどうなんでしょう。 今後の課題です。