問題 No.2111
近年のディープラーニングの飛躍的な発展や大規模なAIモデルの学習において、膨大な計算処理を高速に実行するために不可欠となっている、並列計算処理能力に優れた半導体の名称として、最も適切なものはどれか。
【正解の解説】
GPU
CPUが複雑な作業をこなす優秀な「1人の職人」だとすれば、GPUは単純作業を同時に何千人もこなす「アルバイトの大群」のようなものです。AIの学習では膨大な計算を同時に行う必要があるため、このGPUの大規模な並列処理能力が絶対に欠かせないエンジンとなります。
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【その他の選択肢の解説】
CPU
CPUはどんな複雑な仕事もこなせる万能選手ですが、一度にこなせる作業の人数（コア数）が少ないため、AIのように膨大なデータを一斉に処理する作業は大の苦手です。AI学習の主役をGPUと混同しやすいため、試験ではこの役割の違いがよく問われます。
ASIC
市販の万能な部品ではなく、AIの計算だけに特化して作り込まれた「オーダーメイドの専用道路」のようなものです。非常に効率よく高速に動作しますが、設計に莫大な費用と時間がかかり、汎用性がない点がGPUとの決定的な違いです。
FPGA
後から中身の配線をパズルのように組み替えて機能を変更できる「変形ロボット」のような半導体です。開発の柔軟性が高い一方で、大量生産されるAI向けの汎用的なGPUに比べると、コストや圧倒的な処理スピードの面でアプローチが異なります。