仰っること何となくわかるんですが、グラフィックスに使う行列って座標に関わる行列演算はせいぜい3次元とか、剛体回転入れて5次元くらいだと思うんです。グラフィックスチップが有利だったのは、互いに関連の薄い規模の小さい膨大な計算を並列にこなせたり、メモリがデュアルポートで、読み出しが演算のポトルネックにならなかったりなどが利点だったかと。かたや、機械学習？統計処理に使う行列演算は次元が大きかったり、疎行列だったりと、グラフィックスに使う行列演算とは質が違うように思えます。それを同列に「行列演算」と言ってしまっていいように思えません。なのでピンと来ないんですよね。後で自分で調べてみます。ありがとうございます。