バッチサイズを2のべき乗に保つことの利点は何ですか？

機械学習でモデルをトレーニングしているときに、バッチサイズを2の累乗に保つことが有利な場合があるのはなぜですか？GPUメモリ/ RAMに最も適合するサイズを使用するのが最善だと思いました。

この回答は、一部のパッケージでは、バッチサイズとして2のべき乗の方が優れていると主張しています。誰かが詳細な説明/詳細な説明へのリンクを提供できますか？これは、すべての最適化アルゴリズム（勾配降下法、逆伝播法など）またはそれらの一部のみに当てはまりますか？

これは、GPUの物理プロセッサ（PP）への仮想プロセッサ（VP）のアライメントの問題です。多くの場合、PPの数は2の累乗であるため、2の累乗とは異なるVPの数を使用すると、パフォーマンスが低下します。
VPのPPへのマッピングは、PP の数のサイズのスライスの山として見ることができます。
16個のPPがあるとします。
それらに16 VPをマッピングできます：1 VPは1 PPにマッピングされます。
それらに32 VPをマッピングできます。16VPの2スライス、1 PPが2 VPを担当します。
など実行中、各PPは自分が担当する最初のVPのジョブを実行し、次に2番目のVPのジョブなどを
実行します。17VPを使用すると、各PPは最初のPPのジョブを実行し、 17番目のジョブを実行するAND他のものは何もしません（以下で指定）。
これは、GPUで使用されるSIMDパラダイム（70年代ではベクターと呼ばれていました）によるものです。これは多くの場合、データ並列処理と呼ばれます。すべてのPPは同時に同じことを行いますが、データは異なります。https://en.wikipedia.org/wiki/SIMDを参照してください。
より正確には、17 VPの例では、最初のスライスのジョブが完了すると（最初のVPのジョブを実行するすべてのPPによって）、すべてのPPが同じジョブ（2番目のVP）を実行しますが、作業するデータ。
学習とは関係ありません。これはプログラミングのみです。