ディープラーニングにGPUではなくCPUを利用、コスト節約型のアルゴリズム「SLIDE」！ | Techable(テッカブル)

ディープラーニングでの、データとニューラルネットワークが大規模化していくにしたがって、トレーニングで利用するハードウェアにはスペックの高いものが求められる。 モデルのトレーニングに特化したGPUの利用がベストだとしても、そのコストがボトルネックになることがあるだろう。 こうしたなか、ライス大学の研究者が汎用的なCPUでも高速なトレーニングが可能なことを示した。研究者が開発したアルゴリズム「SLIDE（Sub-LInear Deep learning Engine）」は、従来のフレームワークとは全く別のアプローチでのトレーニングを実行する。 ・GPUによるトレーニングの3.5倍速を実現GPUは、CPUと比べて多くのコアを搭載可能。その演算処理性能の高さから、ディープラーニングにとってなくてはならない存在だ。 AIの進化はGPUの進化とともにあるといっても過言ではなく、なかでもNVIDIA V