gpu

定義

元は画像描画用のチップだが、同じ演算を大量のデータに並列適用する構造が行列積と噛み合い、深層学習の標準的な計算基盤になった。学習コスト・推論コストはほぼGPU時間で語られ、搭載メモリ量が扱えるモデル規模の上限を決める。CPUとの違いは速さより並列度と帯域にある。

論文題名での読み方

計算資源の話だと分かる

この語が出てくる解説

• 論文解説: Agentic ESOpt — 逆伝播をやめて「モデルを揺らす」だけで、長丁場のLLMエージェントを鍛えるAgentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements