③ ディープラーニングの概要 ／ 11. ニューラルネットワークとディープラーニング
CPUとは
CPUとは、汎用的な逐次処理を得意とするプロセッサです。制御処理や軽量な計算に向く一方、大量の並列演算には不向きである点がG検定で押さえるポイントです。
この用語はG検定シラバスの「11. ニューラルネットワークとディープラーニング」に含まれます。 章全体の用語は用語解説③（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
コンピュータの頭脳。複雑な処理を順番にこなすのが得意です。
得意なことと苦手なこと
CPUは少数の高性能なコアを持ち、複雑で分岐の多い処理を順番に速くこなすように作られています。OSの制御やプログラムの分岐処理が典型です。
一方ディープラーニングの計算は、単純な掛け算と足し算（行列演算）を膨大な回数繰り返すものです。このタイプの処理では、コアが少ないCPUは効率が悪くなります。
3つのプロセッサの整理
学習と推論で事情が変わる
大量の計算が必要なのは主に学習のときです。学習済みモデルを使う推論は計算量がずっと少なくて済みます。
そのため、学習はGPUで行い、推論はCPUでも十分という運用は珍しくありません。スマートフォンや組み込み機器で動かすエッジAIもこの考え方にもとづいています。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| CPU | 汎用・逐次処理向け |
| GPU | 並列演算向け。学習の高速化に使う |
| TPU | Google製のディープラーニング専用チップ |
🎯 G検定での押さえどころ
- 逐次処理が得意、並列演算は苦手
- ディープラーニングの学習にはGPUが向く
- CPU・GPU・TPUの役割の違いで押さえる
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「CPUは並列演算に最も適したプロセッサである」→ 誤り。それはGPUです
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「デバイスによる高速化」（E資格向け）
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