令和4年度秋期 応用情報技術者試験 午前 問8

正解：イ

AI解説

GPUは、多数の演算コアが同一の命令を異なるデータに対して一斉に適用するSIMD型の並列処理に適しており、行列演算(積和演算)を専用の行列演算ユニットなどを用いて高速に実行できる。ディープラーニングの学習では大量の行列演算(畳み込みや全結合層の計算など)を繰り返し行うため、この特性がGPUを学習処理に用いる利点となる。 ア: 各プロセッサコアが独立して異なるプログラムを実行し異なるデータを処理できるのはMIMD型の特徴の説明であり、多数のコアが同一の演算を並列に行うGPUの一般的な利点の説明としては適切でない。 イ: 正しい。行列演算ユニットを用いて行列演算を高速に実行できることが、大量の行列演算を要するディープラーニングの学習にGPUを用いる利点である。 ウ: 浮動小数点演算ユニットをコプロセッサとして用いること自体は、GPU固有の利点というよりも浮動小数点演算に対応した演算装置一般に共通する特徴の説明であり、GPUを用いる利点の本質的な説明ではない。 エ: 分岐予測によりパイプラインの利用効率を高めるのは、逐次処理の高速化を狙うCPUの高速化技術の説明であり、大量データの並列演算に強みを持つGPUの利点の説明ではない。 💡 GPUは「多数のコアで同じ演算を並列に行う(SIMD的)」「行列演算(積和演算)が高速」という2点をディープラーニングと結び付けて覚える。CPUの分岐予測・パイプラインなど逐次処理の高速化技術と混同しないこと。