令和3年度 春期 応用情報技術者 問10

正解 イ

GPUは多数の演算コアで同じ演算を大量のデータに並列に行えます。そのため、ディープラーニングで多用する行列演算を高速に実行できます。

ディープラーニングの学習では、重みと入力の積和、つまり行列演算を大量に繰り返します。GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと画像処理のために多数の演算コアを備えています。これらのコアは、同じ命令を多くのデータに同時に適用するSIMD（Single Instruction Multiple Data）型の並列処理を得意とします。この並列処理を汎用の行列演算に使うことで、CPUよりも高速に学習を進められます。

ア：各コアが別々のプログラムで別々のデータを処理する方式は、MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）です。マルチコアCPUの特徴であり、GPUの利点ではありません。

ウ：浮動小数点演算ユニットをコプロセッサとして使う方式は、CPUの浮動小数点演算を補う仕組みです。行列演算を大量に並列処理するGPUの利点ではありません。

エ：分岐予測は、条件分岐によるパイプラインの乱れを減らすCPUの高速化技術です。GPUが学習で有利になる理由ではありません。

出典：令和3年度 春期 応用情報技術者試験 問10