>>454
GPU演算を行う場合にはCPUはほとんど利用しない。
したがってGPUを使った機械学習処理をする分にはそのどちらのCPUでも結果は大した差はでない。
ただし、データの前処理を行う場合にはCPU演算を行う場合が多いのでCPUはスレッド数が多い方が有利。
（前処理はマルチスレッド対応のプログラムを書けるとことが大前提で）
また、同様の理由で大量のデータ処理を行う際は主メモリも多いほど有利となる。
追加するとtensorflowはv2からAVXが必要要件となったので、あまり古いCPUだと動かない。
次に、GPUの選択に関してはそのどちらのGPUもメモリ容量が小さすぎるため最近のラージモデルの機械学習には適さない。
最近のラージモデルの機械学習にはGPUの搭載メモリは最低12GBは必要。できれば16GBはほしい。
つまりGPUは3080 12GBか2060 12GBが選択可能な最低要件の選択肢となる。
ちなみに最近流行りのStable Difusionとかの場合、機械学習の処理には、250TB分のイメージデータ
をA100 40枚の構成で行ったと作者は言っている。作者は機械学習の処理だけで
最終的に全額を個人でクラウド業者に60万ドルを支払ったと言っている。