深層学習にGPUを使うのは常識になっていますが，GeForce RTX 3090はコア数が10,496、GPUメモリが24GB、GeForce RTX-3080はCUDAコア数が8,704，GPUメモリが標準で10GBあるので，深層学習用にはかなり使えます．良い世の中になりました．この調子なら，来年には20万円程度で深層学習の実験環境が簡単に整いそうです．最近の深層学習はGPUメモリを大量に使う方向ですので，3080では大規模実験には力不足でA6000ぐらいが必要になることもありそうですが，だいたいの場合はバッチサイズを小さくするなどすれば動くでしょう．MSIから3080を搭載したノートPCが発売されていて（GPUメモリが16GB），値段的にはかなり高いのですが，通常の深層学習の研究には十分強力です．注意点は，このノートは最新のものなので無線LANがIntel AX210になっていてUbuntu 20.04でも対応してないこと．有線LANで接続するか，TP-WN725NのようなUSB無線LAN子機を買うかする必要あります（USBに差すだけで動きます）．そのうちUbuntuがAX210にも対応すると思いますが．（カーネルの再構築をしてfirmwareを読み込めば動きそうですが，そんなに暇ではありません）余談ですがMSIのノートPCのキーボードは打ちにくいです．右シフトの位置とかが最悪です．
