GPUのカタログスペック（TFLOPS）と学習時間の関係（chainerのMNISTサンプルからの考察） - 技術メモ集

趣旨 学習結果（時間） 考察 結果からの知見 高速なGPUから低速なGPUに移行する場合： 低速なGPUから高速なGPUに移行する場合： AI 趣旨 GPUを交換した場合の学習時間の変化を試算したい。 今回は学習時間の試算を行う指標とするため、chainerのMNIST学習サンプルプログラムを使用して学習時間を求めた。 以下プログラムのtrain_mnist.pyを使用。 chainer/examples/mnist at master · pfnet/chainer · GitHub 学習結果（時間） 手持ちのCPU,GPUを使って学習させた結果を以下に示す。 GPU(CPU) 理論上のFLOPS（TFLOPS） サンプルプログラム計算時間(min) core i7 4720 0.23 11 tx1 0.5 5.583333333 gtx970M 2.657 1.583333333 gt