回答編集履歴
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誤りの修正
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ちなみに、会社のサーバーは、
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ちなみに、会社のサーバーは、Titan Xです。
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TitanXについて追記
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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。
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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
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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）
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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。
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ちなみに、会社のサーバーは、GTX Titan Xです。
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解説を追記
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@@ -11,3 +11,9 @@
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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。
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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。
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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。
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