回答編集履歴
3
誤りの修正
answer
CHANGED
|
@@ -9,4 +9,4 @@
|
|
|
9
9
|
|
|
10
10
|
GTX 1060はメモリが3GBと６GBの製品があります。3GBのものはディープラーニングには使いにくいかもしれません。
|
|
11
11
|
|
|
12
|
-
ちなみに、会社のサーバーは、
|
|
12
|
+
ちなみに、会社のサーバーは、Titan Xです。
|
2
TitanXについて追記
answer
CHANGED
|
@@ -5,6 +5,8 @@
|
|
|
5
5
|
GPU : NVIDIA GTX 1070
|
|
6
6
|
|
|
7
7
|
学習データのサイズが大きくなければ、メモリは32GBもいらないでしょう。
|
|
8
|
-
GTX 10x0 シリーズから Pascal というアーキテクチャが採用されており、数年前のTesla(50万円ほど）と計算量は遜色ありません。GTXはやや壊れやすいという話もあります。性能や耐久性、メモリ搭載量を考えて、Quadro や Teslaを採用するのも検討できます。入門用や壊れたら交換すればいいというつもりならGTXでいいとおもいます
|
|
8
|
+
GTX 10x0 シリーズから Pascal というアーキテクチャが採用されており、数年前のTesla(50万円ほど）と計算量は遜色ありません。GTXはやや壊れやすいという話もあります。性能や耐久性、メモリ搭載量を考えて、Quadro や Teslaを採用するのも検討できます。入門用や壊れたら交換すればいいというつもりならGTXでいいとおもいます（というか現状Teslaを買う意味はあまりないです）
|
|
9
9
|
|
|
10
|
-
GTX 1060はメモリが3GBと６GBの製品があります。3GBのものはディープラーニングには使いにくいかもしれません。
|
|
10
|
+
GTX 1060はメモリが3GBと６GBの製品があります。3GBのものはディープラーニングには使いにくいかもしれません。
|
|
11
|
+
|
|
12
|
+
ちなみに、会社のサーバーは、GTX Titan Xです。
|
1
解説を追記
answer
CHANGED
|
@@ -4,4 +4,7 @@
|
|
|
4
4
|
メモリ: 32GB
|
|
5
5
|
GPU : NVIDIA GTX 1070
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
学習データのサイズが大きくなければ、メモリは32GBもいらないでしょう。
|
|
7
|
+
学習データのサイズが大きくなければ、メモリは32GBもいらないでしょう。
|
|
8
|
+
GTX 10x0 シリーズから Pascal というアーキテクチャが採用されており、数年前のTesla(50万円ほど）と計算量は遜色ありません。GTXはやや壊れやすいという話もあります。性能や耐久性、メモリ搭載量を考えて、Quadro や Teslaを採用するのも検討できます。入門用や壊れたら交換すればいいというつもりならGTXでいいとおもいます。
|
|
9
|
+
|
|
10
|
+
GTX 1060はメモリが3GBと６GBの製品があります。3GBのものはディープラーニングには使いにくいかもしれません。
|