Deep Learning ネタをやっているとGPUに多少詳しくなってきます。ニューラルネットワークでは膨大な量の行列積演算(GEMM)が必要で、それを効率よく計算するにはGPUが最も効果的だからです。

CPUは一つ一つの手続きを逐次処理するのですが、GPUは並列に一気に演算処理するように出来ています。逆に言うとGPUは演算結果が次の処理に影響するような、いわゆる条件分岐が必要な処理はできません。なので行列演算のような単純計算はすごく向いています。





で、最近 Raspberry Pi の GPU を Python からアクセスできることを発見しました。世の中、すごい人がたくさんいますねぇ。


Raspberry PiでGPGPU
https://qiita.com/9_ties/items/2e85318989170f967e4b


ただ、Raspberry Pi の GPU は OpenCL のようにAPI化されておらずアセンブラで記述しなければなりません。ちょっと面倒ですね。Raspberry Pi の GPU を使い倒したい!という勇者はこちらのサイトが参考になると思います。


Raspberry PiのGPUで行列乗算(その1)
https://qiita.com/9_ties/items/15ab7fa198991a61a3a9

Raspberry PiのGPUで行列乗算(その2)
https://qiita.com/9_ties/items/e0fdd165c1c7df6bb8ee#_reference-dd08435a26cddec4955c


時間があったら私もじっくり学習したいところですが、しばらく無理かなー。

しかし、今の学生は幸せですよね。私が学生のころは冷蔵庫くらいの大きさのグラフィック・ワークステーションを皆で使いまわしていたものですが、今や数千円で当時のスパコン並のマシンを入手できるのですから。
(・ε・`。)





Raspberry Pi 3 MODEL B 【RS正規流通品】

  • 出版社/メーカー: Raspberry Pi
  • メディア: Tools & Hardware



Raspberry Pi GPU Audio Video Programming

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  • 出版社/メーカー: Apress
  • 発売日: 2017/01/17
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Deep Learning with GPUs: For the beginner

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  • 発売日: 2016/12/31
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