パソコン組んでみるよ。（16）親子同時自作再び！【息子編】

旧部品償却益を元手に、GPUもアップグレード

息子のPC自作年表には書いてないけど、GPUは、2019夏からRTX2060を使っていた。
だが、今年になると、それでも機械学習処理が時間かかるようになってしまったとのこと。
intel第8世代のM/Bを使っていた頃には「まぁそんなもんか」と飲み込んで（我慢して）いたことも、M/Bの世代が上がったら欲が出たみたいで・・・

—とのたまってきた。

息子氏、学内バイトの給与はほとんど貯金してたようなので、GPUは自力購入を強く勧める。
要は、研究資材の自給自足。
予算10万未満で、可能な限りRAMを多く積んだGPUを求め、第8世代M/Bその他一式と、旧GPUを買い取りに出した償却益43000円も持って、PCショップへ。
そしてコレをお持ち帰り。

GEFORCE RTX 3060 12GB ASUS ファン2基タイプ

税込み８万弱で、RAM倍増（以前のGPUは、RTX2060で、GPU内RAMは6GB）。
GPU内RAMが12GBになったことで、ちょっとしたeスポーツモデルの市販（組み上げ済み）デスクトップ並みの構成に仕上がった。

機械学習向けのデスクトップの構成

息子氏曰く、機械学習向けPC（プログラミング向け・・・にも使える）は、「GPUのRAMを積めるだけ積む」と高性能になるとのこと。
でも、このGPUの価格がえぐいのだ。
eスポーツやゲームならば、Ryzen（CPU）で組んでRyzen向けのGPU「Radeonシリーズ」を載せてより多くのGPU RAMを得ることもできるが、機械学習ではintel向けのGPU(GeForce)でしかデータ解析ができないので、intel CPUとGeForceシリーズの一択になる。
限られた予算の中であつらえるなら、①GPUに乗っかっているメモリ容量＞②GPUの型番＞③CPU、M/B　—の順に高性能なモノを選ぶと幸せになれるかな。