USE CASE

・画像認識、顔認識、自然言語解析
・脳画像や地形データからどういった意味を持っているかを理解する
・癌の増殖をするかの診断、化合物によって薬の毒性、遺伝子の突然変異について
・レコメンデーションエンジン
など

トレーニングシステムについて

トレーニングするためにアプリケーションフレームワーク(Caffe・Theanoなど)を利用する
そのフレームワークがGPUを効果的に利用するために、cuBLASやCUDAを利用している

ひとつづつ計算するとメモリがネックとなるような計算も
複数一気に計算することによってCPUをネックとなるようにして
GPUを活かすようにしている

いくつか方法があるが、行列演算として処理することでGPUを活かすようにしている

つまり、ディープラーニングは行列演算であり、そしてGPUはそれを高速に処理できる

Interactive Deep Learning GPU Trainig System