応用情報技術者試験 令和4年度 秋期 午前 問8

【正解】イ

ディープラーニングでは、重みと入力値の積和演算など、大規模な行列演算を学習中に何度も繰り返します。GPUは、多数の演算器を使って同種の計算を大量のデータに対して並列に実行することが得意です。さらに、行列の乗算や積和演算に適した行列演算ユニットを備えるGPUでは、ニューラルネットワークの学習に必要な処理を高速化できます。したがって、イが適切です。

アの説明は誤りです。各コアがそれぞれ独立した異なるプログラムを実行することが、ディープラーニングでGPUを用いる主な利点ではありません。GPUは、同一又は類似の命令を多数のデータに並列適用する処理に強みがあります。

ウの説明は誤りです。浮動小数点演算ユニットを補助プロセッサとして用いるという説明は、FPUなどのコプロセッサに関するものです。GPUも浮動小数点演算を行いますが、学習高速化の要点は多数の演算器による並列行列演算です。

エの説明は誤りです。分岐予測によってパイプラインの停止を減らすことは、主にCPUで利用される高速化技術です。分岐の多い処理よりも、同じ計算を大量に行う処理がGPUに向いています。

【ポイント】 ニューラルネットワークの学習では、行列の乗算と積和演算が中心になります。 CPUは複雑な逐次処理、GPUは大量の同種演算の並列処理を得意とする、と整理しましょう。