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@aishikumi: AIの重い計算をしているのは、CPUではなく、GPUという部品です。AIを作る会社は、GPUを何千枚も並べて動かしています。 どちらも計算をする部品なのに、なぜGPUなのでしょうか。違いは、計算を手分けできるかどうかです。 CPUは、少数の速い係。手分けできない仕事を、ひとりで片づけます。例えば、表計算の合計。1行目を計算してから、2行目に進む。前の答えが要るので、何人いても手分けできません。 GPUは、大量のふつうの係。ひとりは、単純な計算しかできません。ただし何千人もいて、同じ計算を一斉に手分けできます。 例えば、写真を明るくする。画面のドットを、ひとつずつ明るくするだけ。100万個あっても互いに関係がないので、まるごと手分けできる。 これがGPUの得意な形で、AIの計算も、同じ形をしています。掛けて、足す。ひとつひとつは単純で、互いに関係がない。 難しいのではなく、数が多い。だから手分けできて、GPUが効きます。 CPUが劣っているわけではありません。手分けできない仕事では、CPUのほうが速いんです。 手分けできない仕事をこなすのがCPU。手分けできる仕事をこなすのがGPU。 ※画面の数・例は説明用です。 #GPU #CPU #生成AI #AI活用 #AIのしくみ
AIのしくみ研究所
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Region: JP
Tuesday 29 September 2026 10:32:59 GMT
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Comments
touti_yama :
NPUも出てきたねえ
2026-09-29 16:04:38
2
あかちゃん :
はーー、なるほど
2026-09-29 14:43:29
1
顔デカあぶら虫 :
連立方程式の解は、連立している全ての方程式を満足しなければならない。例えば、100万個の連立方程式群を行列を用いて解く場合、全ての解は全ての方程式の近似解として満たしていて関連している。作業は分担できるが、出てきた結果は互いに関係していて全てを満たしている。このような計算がWindows系のCPUでは、CPUが直接管理できるメインメモリが極狭であるためにできない。互いに関係していないからGPUでいっきにではなく、互いに関係しているからGPUでいっきに計算を行う。
2026-09-29 23:53:52
0
skyhigh :
SIMDとMIMD。
2026-09-30 09:08:11
0
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