G検定（ジェネラリスト検定） ディープラーニングの概要 練習問題 第3問: ディープラーニングの計算に使われるハードウェアの説明として、最も不適切なものはどれか。

正解: 3. GPUはCPUよりクロック周波数が高く、分岐の多い複雑な制御を得意とするため、ニューラルネットワークの計算に向く。

肢3が不適切です。Deep Learning（Goodfellowら）の12.1.2節は、GPUは並列性とメモリ帯域を高めた代わりに、従来のCPUよりクロック速度が低く分岐を扱う能力も低いと説明しています。GPUがニューラルネットワークに向くのは、学習の計算に分岐や複雑な制御が少なく、同じ層のユニットを互いに独立に計算して並列に処理できるからです。肢1と肢2は同節の説明どおりです。肢4は、TPUを評価した論文（Jouppiら）が、2015年からGoogleのデータセンターで使われ、ニューラルネットワークの推論を高速化するカスタムASICとして説明しています。GPUが速い理由を「CPUより高性能な汎用プロセッサだから」と取り違えないようにしましょう。

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