Learningで趣味(?)でまずやってみる場合でも、結構なマシンパワーを必要とすることがわかりました。7700Kを搭載したPCを中古で手に入れたのですが、その際に考察したことをまとめておきます。■GPUについて現状GeForce1択です。Radeonも使えないことないようですが、工夫が必要そうです。VAGAもっているので有効活用したいという方は、ROCmという単語で調べてみてください。GPUをフルに使用する以前にCPU側の前処理でつまずく事が多いので、GPU本体のチップ性能はそれほど効いてきません。https://github.com/tobigithub/tensorflow-deep-learning/wiki/tf-benchmarksGTX1070とGTX1080での処理速度差は3%ほどです。ところが、メモリ量は読み込めるモデルやミニバッチのサイズなどに直接影響します。画像系をやり始めると、もりもり消費してしまいます。memoryで落ちることが多々あるので致命的です。すると、データをCPU側メモリにオフロードする必要が出てきて同期のために一挙に速度が落ちます。いうことで、現状選ぶなら、GTX1070(8GB)です。良いのがいいのであれば、GTX1080(8G)ではなくGTX1080Ti(11G)を検討しましょう。ちなみに秋に発売開始されるといわれているGTX1180はメモリ16Gと予想されています。