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投稿者 boss2016年3月31日

GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）と呼ばれるコンピュータチップが、ニューラルネットワークで必要な計算をする際に、きわめて効果的であることが判明した。実際、ニューラルネットの計算を従来のCPUからGPUに移行すると、処理速度が10倍増えることも珍しくない。
　GPUは元々、コンピュータゲームなどのアプリケーションでグラフィックを迅速に表示するために開発された。そこからスケールメリットが生まれ、単位原価が下がり、現在ではニューラルネットで多く使われるようになっている。

機械学習を爆発的に発展させている3つの要因データ、アルゴリズム、コンピュータハードウェア | HBR.org翻訳テクノロジー記事｜DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー

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