はじめに

Chainerを使って、ディープラーニングを趣味で試しているのですが、
使っているGPU（GTX970、4GB）のメモリが少ないため、GTX1070(8GB)に交換してみました。

環境

OS：Windows 7 Professional
CPU:Core i5-6600
交換前GPU：GeForce GTX 970 JetStream(Palit Microsystems)
交換後GPU：GeForce GTX 1070 AMP Edition ZT-P10700C-10P(ZOTAC) 約54,000円（7/24現在）

交換前に

• NVIDIAの名前がついているソフトをすべてアンインストール

交換

• 補助電源(6pin×2)をはずす
• ねじをはずす
• ロックをはずして、スロットからGTX970を引き抜く
• スロットにGTX1070をさす
• ねじをとめる
• 補助電源(8pin×2)を付ける （6pinと6pin線の横にあった2pinを使って、8pinに接続した）

交換後

• NVIDIAドライバ　ダウンロード・インストール
• CUDA Toolkit 8 RC　ダウンロード・インストール

• cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0 RC　ダウンロード・コピー
  (Nvidiaに登録、ログインが必要）

• Chainerを一度アンインストール

pip uninstall chainer

• Chainerを再インストール（キャッシュが残っているため --no-cache-dir -vvvv が必要)

pip install chainer --no-cache-dir -vvvv

速度結果

Chainerのサンプルのmnistの実行時間を比較
（6万枚トレーニング、1万枚テスト、バッチサイズ100枚、20エポック）

• GPU計算　交換前 GTX970:　89秒
• GPU計算　交換後 GTX1070:　84秒
• CPU計算（交換後）:　1050秒

この条件では交換の効果は小さかったのですが、
おそらくフルでGPUを使っていないことが要因のようです。
バッチサイズを10000枚にすると、交換後 GTX1070で8秒でした。