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A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
単純な行列計算を何億回と繰り返す際に有効です。
AIというか、CNNという画像識別を担うディープラーニングの場合、ディープニューラルネットの構築の前に、コンボリューションという大量演算を伴う前処理が必要です。
これは、たとえ100×100画素の低解像度の画像であっても、3×3のフィルタという行列計算を1画像について、画素数×RGBの3色×少なくとも8つのフィルタ=24万回の計算を数回施して特徴量化する作業を、学習する1000枚以上の画像に対して実施することが必要になります。
この部分の高負荷計算をGPUやNPUなどを使って行うことは、一般的だと思います。
是非、試してみて下さい。
No.1
- 回答日時:
私はR使いなので、回答をためらっていましたが、周りにPython使いが居るので、彼らの使い方を見て知っている範囲で回答します。
また、NPUはAIのための演算を高速化することに特化したICなので、説明書を見て、どんなソフトから呼び出せるのか、ご確認下さい。
さて、Pythonは基本はDOS窓で動きますが、一般的にはAnacondaなどの開発環境を使います。
そして、ディープラーニングなど負荷の高い処理をするときは、Kerasなどのライブラリを使い、AnacondaにてGPUやNPUを使用するように指定します。
そのとき、Pythonのコードをコンパイルしてマシン語にして使用することは言うまでもありません。Anaconda上でできます。
「python anaconda GPU」でググれば、GPUやNPUを使う方法が色々と出て来ます。
もちろん、以上とは別に、対応しているGPUやNPUのドライバが必要になります。
ところで、30×30の逆行列程度の行列計算を数回やるくらいであれば、普通のCPUでもすぐ解答がでますよ。
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