なぜディープラーニングにはGPUが必要なのか - NVIDIA Deep Learning Day 2016 SpringNVIDIAは4月27日、都内でディープラーニングの最新動向などを紹介するイベント「NVIDIA Deep Learning Day 2016 Spring」を開催し、4月4～7日(米国時間)にかけて開催された「GPU Technology Conference 2016(GTC 2016)」の内容などを含め、日々進化を続けるディープラーニングの概要や、なぜディープラーニングにGPUが必要とされているのか、などについて紹介を行った。 エヌビディアのプラットフォームビジネス本部 ディープラーニングソリューションアーキテクト 兼 CUDA エンジニアである村上真奈氏は、ディープラーニングを学ぶ上で重要なのは「良い構造をしたディープニューラルネットワーク(DNN)のモデル」、「DNNに与えるビッグデータの量」、「GPU」の3つの組み合わせが重要だと語る。 なぜGPUが用いられるのだろうか。簡単に
