回答 (14件中の1件目) Pythonを通じてディープラーニングを扱ったとしても、最終的に最も処理速度の要求される箇所はC++か、NVIDIAのGPUの場合CUDA、あるいはより低レベルな言語(PTXのようなアセンブラ)で実装されています。これによって、CPUを用いるにせよ、GPUを用いるにせよ、チップの持つパフォーマンスを最大限発揮できるように工夫されています。 GPUがCPUに対して高速なのは、決してPythonを用いているからCPUが遅いのではなく、単に(少なくとも現状は)GPUの方がディープラーニングで求められる演算に適しているからです。 ディープラーニングで最も処理量の大...