[5分で理解]GPUとは？CPUと違いや性能と活用 | カゴヤのサーバー研究室
この表の内容について、もう少し具体的にイメージするために、3Dゲームを例に説明してみます。 たとえば3Dゲームでは、精細な映像が、流れるようにモニタ上に映し出されます。この処理には膨大な計算が必要となりますが、これを担当するのがGPUです。ただし、当然のことながら映像を映し出すだけでは3Dゲームは成り立ちません。ゲームデータをハードディスクから読み出すことや、ユーザーがキーボードやマウスで入力したコマンドをプログラムに従って処理することなど、さまざまな処理が必要となります。これら映像の描写以外を担当するのがCPUであり、映像描写の部分はCPUがGPUに任せているわけです。 GPUは映像を描写するように、定型的かつ膨大な計算処理を行うのに適したプロセッサです。一方のCPUは、HDDやメモリ、OS、プログラム、キーボード、マウスなどを含むコンピューター全体から送られている情報をまとめて処理する
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畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
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