■機械学習、アーキ図で部品の必要性わかんないし、GPUのパイプラインもわかんない

機械学習の記事を検索して読んでいるが、色んなアーキテクチャがあるのはわかるが、各部品の必要性がよくわからない。

Transformerあたりから、なんかいきなり構造変わってさっぱり。

より広い範囲の文脈を見ているというのであれば、単にデータひっぱってくればいいだけじゃね？と思ってしまう。

あとGPUで処理するのもよくわからない。

グラフィック処理するためのハードだから、頂点シェーダー、ラスタライザーなどは入っていると思うが、AIの時に使っているパイプラインが全然わからん。

ニューラルネットの構造通りにGPU内を組み替えてるのか？

GPUの演算器の個数からニューラルネットの構成決めりゃ無駄がないように思うが、そういったのを見たことがない。

Permalink | 記事への反応(1) | 17:33

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