正答2
解説
正解は2です。
GPU（Graphics Processing Unit）がディープラーニングの学習に向いている理由を問う問題です。
ディープラーニングの学習では、大量の行列の積和演算が繰り返されます。
【選択肢別解説】
1：× 各コアが別々のプログラムで別々のデータを処理するのは、MIMD（Multiple Instruction Multiple Data）型のマルチコアCPUの特徴です。
GPUは多数のコアが同じ命令を一斉に実行する方式が中心です。
2：○ GPUは多数の演算器や行列演算ユニットを備え、行列演算を並列に高速実行できます。
これが学習時間を大きく短縮できる理由です。
3：× 浮動小数点演算ユニットをコプロセッサとして追加するのは、かつてのCPUの演算補助の説明です。
GPUの利点を説明したものではありません。
4：× 分岐予測でパイプラインの効率を高めるのは、CPUの高速化技術です。
GPUの強みは分岐の多い処理ではなく、単純な演算の大量並列処理にあります。
【ポイント】
GPUは、もともと画像処理のために大量の画素を同時に計算する装置として発展しました。
同じ計算を大量のデータに一斉に行う処理を、GPGPU（General-Purpose computing on GPU）として活用しています。