ディープラーニングに用いられるプロセッサーに関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
① GPUは、コア数やアーキテクチャが変わっても同じプログラムを実行できるように開発されている。
② 画像認識や音声認識のように、ディープラーニングで用いる処理が固まってきたため、性能や消費電力を改善することを目的として、特化した専用チップが登場した。
③ SIMD命令は、レジスタや演算器が多く必要になるものの、時間当たりの演算数を増やし、演算性能を上げることができる。
④ スマートフォンは、学習されたモデルを使った予測や分類を行うことがほとんどであるため、推論に特化したチップが搭載されている。
⑤ ディープラーニングの計算は、数値シミュレーションと同様に、高い計算精度をもった命令が用いられる。
⑤
ディープラーニングは、機械学習の一つであり、人間の脳神経回路をモデル化したニューラルネットワークを多層化し、コンピュータが自動的にデータの特徴を捉え、音声や画像の特徴を認識する技術のことである。
① GPU (Graphics Processing Unit) は、画像処理を行う主要部品である。
② ディープラーニングに特化した専用チップにTensor CoreやTPU (Tensor Processing Unit) がある。
③ SIMD (Single Instruction/Multiple Data) は、単一命令ストリームで複数のデータストリームを処理する方式である。
④ NPU (Neural network Processing Unit) として、Apple Neural Engineなどがある。
⑤ 不適切である。ディープラーニングの計算は、高い計算精度をもった命令が用いられることもあるが、計算精度よりも計算速度や計算効率が優先される命令が用いられる。
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