問題
ディープラーニングに必要な計算リソースに関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 大規模なモデルやデータでは、多くの計算資源が必要になることがある
- B. GPUやTPUは、大量の行列演算を効率よく処理するために使われることがある
- C. モデル規模やデータ量が大きいほど、学習時間や消費電力が問題になる場合がある
- D. ディープラーニングでは計算量が常に0であり、CPU、GPU、TPUの違いは一切関係ない
ニューラルネットワークとディープラーニング
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: D）
正解はD。ディープラーニングでは、大量の行列演算やテンソル演算が行われるため、モデルやデータが大きいほど計算資源が重要になる。GPUやTPUは並列計算に適しており、学習や推論を高速化するために利用される。消費電力や計算コストは、AIの社会実装や環境負荷の観点でも重要である。