ディープラーニングにGPUが採用される理由

結論

ディープラーニングの演算の肝は行列の積であり、行列の積はGPUの強みである並列処理で捌けるから。

以下、補足です。

補足

CPUとGPU

GPUはGraphics Processing Unitの略で、その名の通り画像処理を得意とするプロセッサです。CPUの仲間です。

一方で特性は違っており、
CPUとGPUは、スポーツカーとバスによく例えられます。

クロック周波数が早い、つまり一つの処理が早いのはCPUです。
これが、スポーツカーに例えられる所以で、スポーツカーは行き先も自由です。

ところが、乗客が５０人いる時、５０人の行き先が同じ場合はバスの方が圧倒的に早く輸送できます。逆に、全員が違う目的地ならスポーツカーの方が早く輸送できそうです。
この「行き先が同じ」という点がポイントで、同じ計算を並列処理する場合を指す例えになっています。

CPUは小回りが効くのでどこでも行くことができ、GPUは小回りがきかないものの特別なケースで大活躍します。

そして、その特別なケースが、並列処理です。

並列処理

例えば、以下のような行列の積は
$\left(\begin{array}{cc} g^{11} & g^{12} \\ g^{21} & g^{22} \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{cc} A_{1}\\ A_{2}\\ \end{array} \right)$
それぞれの要素の積の和となります。
$\left(\begin{array}{cc} g^{11}A_{1}+g^{12}A_{2}\\ g^{21}A_{1}+g^{22}A_{2}\\ \end{array} \right)$