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40問: ディープラーニングの計算に使うハードウェアと数値の精度に関する説明として、最も適切なものはどれか。

「8〜16ビット程度の精度でも」学習や推論ができるとする記述が適切です。Deep Learning（Goodfellowら）の12.1.6節は、CPUやGPUで動くソフトウェアは32か64ビットの浮動小数点数を使うことが多いが、誤差逆伝播法で学習するネットワークを8〜16ビット程度で使ったり学習したりできるとする研究があると紹介しています。

「推論のときより学習のときのほうが低く」は逆で、同節は学習のほうが推論より高い精度を要するとしています。「FPGAは製造の時点で回路が固定される」は誤りで、FPGAは製造後に回路を書き込める柔軟な方式として紹介されています。

「単一のCPUコアの性能の伸びが加速」も逆で、同節は伸びが鈍り、速度向上の多くは複数のコアでの並列化によるとし、これを専用ハードウェアの研究の動機に挙げています。精度は推論より学習で多く要る、という向きを押さえましょう。