行列積とGPU計算

行列積とGPU計算

各ニューラルネットワークの中心には、単純な数学的演算である行列積があります。行列は数値のグリッドです。

行列積は本質的に並列です。2つの1000x1000行列を掛ける場合、100万の独立した計算があります。

NVIDIAのTensor Coreはさらに進んでいます。これらは、単一クロックサイクルで行列積を実行するように設計された特殊なハードウェアユニットです。

数千のGPUコアの大規模な並列性と特殊化されたユニットの組み合わせが、GPUをAIで如此支配的にしています。

GPUがなければ、GPT-4のようなモデルのトレーニングには数ヶ月ではなく数年かかるでしょう。ハードウェアの特殊化が現代のAI速度の秘訣です。