ある小売企業が、店舗カメラで撮影した数百万枚の画像を使い、商品を認識する深層ニューラルネットワークを学習させる計画を立てている。計算資源の使い方に関する判断として、最も適切なものを1つ選べ。
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解説
正解A
ポイント
深層学習の学習では、大量の行列演算を並列処理できるGPUやTPUが使われ、CPUは汎用的な処理や全体の制御を担います。
選択肢ごとの解説
- A
適切 ◯ 正解
学習の計算の大半は、重みと入力の行列積です。GPUやTPUは多数の演算器でこれを同時に処理できるため高速です。汎用性の高いCPUは、データの読み込みや前処理、全体の制御に向きます。
- B
不適切
コア数が多いのはGPUのほうです。CPUは少数の高性能なコアで複雑な処理を順に速く実行するのが得意で、単純な演算を大量に同時にこなす処理ではGPUに及びません。
- C
不適切
TPUはGoogleが機械学習の計算向けに開発した特定用途向けの集積回路（ASIC）で、大規模な行列演算に特化しています。分岐の多い処理は得意でなく、TPUを使う場合もプログラムの残りの部分はホスト側のCPUが実行します。
- D
不適切
GPUはもともと画像描画用に開発されましたが、その並列演算能力を汎用計算に使うGPGPUとして、深層学習で広く使われています。TPUがなくても、GPUで学習を大きく高速化できます。
試験での狙われ方
CPU・GPU・TPUそれぞれの得意な処理や、GPUが深層学習に使われるようになった経緯を問う形があります。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目11 ニューラルネットワークとディープラーニング） 2026年10月30日閲覧
- Jouppi et al., In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit (2017) 2026年10月30日閲覧
- Google Cloud, Introduction to Cloud TPU 2026年10月30日閲覧