正答2
解説
正解は2です。
GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと画像処理用に作られた、多数の演算コアをもつプロセッサです。
ディープラーニングでは大量の行列演算を行うため、GPUの並列演算能力が役立ちます。
【選択肢別解説】
1：× これはMIMD（Multiple Instruction Multiple Data）型のマルチプロセッサの説明です。
GPUは、多数のコアが同じ命令を多くのデータに同時に実行するSIMD型に近い構造です。
コアごとに異なるプログラムを実行することが利点ではありません。
2：○ GPUは、行列演算に使える多数の演算ユニットで計算を並列に実行します。
ディープラーニングの学習は行列の積和演算が大部分を占めるため、GPUで高速化できます。
3：× これは浮動小数点演算コプロセッサの説明です。
CPUを補助して浮動小数点演算を行う装置であり、GPUを用いる利点とは異なります。
4：× 分岐予測によってパイプラインの効率を高めるのは、主にCPUの高速化技術です。
GPUの強みは大量の単純な演算を並列に行うことであり、分岐予測ではありません。
【ポイント】
GPUを画像処理以外の汎用計算に使うことをGPGPU（General-Purpose computing on GPU）といいます。
ディープラーニングとGPUの組合せは頻出です。