Deep Learning用にGeForce GTX 1060を購入

前々から自宅に趣味用のDeep Learning学習環境を構築したかったので、ついにGeForce GTX 1060を買いました。Deep Learningというと、TeslaとかTITANだと思いますが、個人用には高くてなかなか手が出ません。GeForce GTX 1060なら35000円ぐらいで買えました。

GPUのスペックを比較するとこんな感じ。

GeForce GTX 1060 (PCIe) Tesla P100 (PCIe)
GPU Pascal Pascal GP100
FP32 CUDA Cores 1280 3584
ベースクロック 1506 MHz 1162 MHz
ブーストクロック 1708 MHz 1303 MHz
FP32 TFLOPs 3.8 TFLOPS 9.3 TFLOPS
メモリーバンド幅 192 GB/s 540 GB/s (12GB)
720 GB/s (16GB)
メモリ 6 GB 12 GB or 16 GB
TDP 120 W 250 W

Deep Learningとは関係ないけど、グラフィックカードを買ったらとりあえずベンチマークということで、3DMarkをやってみました。

3DMark GTX 1060
3DMark Result (GeForce GTX 1060)

上位には化け物のようなスコアがたくさんありますが、掛けたお金からしたらこんなもんでしょう。

次回はCUDA Toolkit、Python、Chainerなどをインストールして実際にDeep Learningのサンプルなどを動かしてみたいと思います。

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