Una PC de “aprendizaje profundo” realmente no significa mucho. Pero supongo que usted mismo está construyendo una computadora con el propósito de construir modelos de aprendizaje automático. Si va a trabajar con imágenes o con conjuntos de secuencias muy grandes (para PNL o pronósticos de series de tiempo), entonces ConvNets y RNN son probablemente el camino a seguir, y su vida será más fácil con una GPU.
Pero solo será una pequeña parte de su marco. Tendrá que clasificar, preprocesar y hacer todo tipo de trabajo con sus datos originales. Entonces necesitará industrializar sus modelos. Por todo eso, dependerá mucho más de las otras partes de su computadora que su GPU.
Entonces, sí, necesitará una buena CPU (¿CPU?) RAM grande, rápida, y lo mismo para el HDD, y lo que queda de su dinero puede usar para comprar una GPU.
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Pero si fuera yo, compraría CPUS, RAM y un buen SSD de primera línea, y obtendría una GPU mediana como una 1060. La mejora marginal de obtener una GPU mejor (titan x, etc.) son pequeños, y la parte más importante es conseguirlo, incluso si no es lo mejor posible.
