Deep learningに必須なハード：GPU - HELLO CYBERNETICSはじめに 計算性能は必須 CPUとGPU CPU GPU GPGPU ベンチマーク 様々な環境での実験 ニューラルネットの構造を変えた実験 GPUの情報 ディープラーニングのGPU TensorFlowが認識するGPUの性能 2017年GPUの早見表（デスクトップ向け） 紹介 はじめに 計算性能は必須 もし、まともにディープラーニングをやりたいと思うのであれば、コンピュータの性能を無視することはできません。もともとニューラルネットワークは計算量の問題があって今まで冷や飯を食ってきた技術です。 計算性能の向上がニューラルネットを大きく支えていると言っても過言ではないのです。 どのフレームワークを使っても、大抵はMnistを使った画像認識のタスクがチュートリアルにあるでしょう。これは次元のベクトルを入力データとして受け取ります。 これだけでも中々膨大な計算量になりそうなのが何となく分かるでしょ
