[問題] 電腦硬體規劃(預算25萬)

看板DataScience作者 (beyond the time!)時間6年前 (2018/12/17 18:51), 6年前編輯推噓8(806)
留言14則, 9人參與, 6年前最新討論串1/1
- 問題: 當你想要問問題時,請使用這個類別。 如題, 目前有一筆25萬的預算, 我傾向買3~4張2080Ti來組一台電腦, 因此想請教對於硬體配備的建議. OS: 預計是Win10或Windows Server, 可能使用的工具則包括: python/tensorflow/keras/PyTorch, VC++/CAFFE, MATLAB. 我今年年中時所規劃的硬體是: CPU: Intel i7-7820 ($17800) 主機板: ASUS ROG ZENITH EXTREME ($17990) 顯卡: 1080Ti *4 ($125000) RAM: 64GB ($24000) SSD: Intel 760P 1TB ($9300) HDD: Seagate 4TB ($6390) 螢幕: DELL P2417H * 2 ($11780) CASE: 請推薦 Power: 請推薦 所以想請教版上的大家, 若我打算購買 3~4 張 2080Ti時, 大家對於其他的硬體配備有哪些建議? 或是, 還有哪些我忽略的考量點呢? ex: 特殊規格的機殼,雙power等, 還煩請大家賜教, 謝謝. -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.136.129.68 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/DataScience/M.1545043869.A.ED4.html ※ 編輯: YoursEver (140.136.129.68), 12/17/2018 18:52:03

12/17 19:27, 6年前 , 1F
1080 or 2080應該250w,power 至少要1600w
12/17 19:27, 1F

12/17 19:28, 6年前 , 2F
重點是散熱問題吧....這種還是請廠商開特規比較好
12/17 19:28, 2F
請問有無推薦廠商? 或是哪裡有相關的廠商資訊?

12/17 19:28, 6年前 , 3F
單純做 dl training server 64G RAM 是ok
12/17 19:28, 3F

12/17 19:32, 6年前 , 4F
一辦server有類似 gpu kit 的套件,裡頭包含風扇跟風路套
12/17 19:32, 4F

12/17 19:32, 6年前 , 5F
件,如果你會長時間使用,建議放冷氣房
12/17 19:32, 5F
機房的問題已經解決, 請問您說的 server gpu kit 套件 是什麼? 有參考用的產品連結嗎?

12/17 20:20, 6年前 , 6F
怎麼不去國高申請帳號就好?
12/17 20:20, 6F
國高一個小時40塊,只能拿來純研究, 對於要同時滿足教學需求來說不如自己買, 況且,有機密資料.

12/17 21:34, 6年前 , 7F
1080 ti 應該買不到了吧?
12/17 21:34, 7F
※ 編輯: YoursEver (140.136.129.68), 12/18/2018 08:28:32

12/18 11:22, 6年前 , 8F
散熱是重點,機殼要找塞的下這麼多張的,之前我是用聯力PC-
12/18 11:22, 8F

12/18 11:22, 6年前 , 9F
A76X塞2張
12/18 11:22, 9F

12/18 11:24, 6年前 , 10F
我2張2080ti+i7-7900用1300瓦給你參考
12/18 11:24, 10F

12/18 18:36, 6年前 , 11F
titan RTX 不是快出了 一張就24gb
12/18 18:36, 11F

12/19 09:57, 6年前 , 12F
你這板子不是只能插amd的cpu嗎?
12/19 09:57, 12F
感謝,之前有朋友建議買這塊就好, 我沒仔細看規格.

12/19 12:58, 6年前 , 13F
2080ti災情嚴重 慎思@@
12/19 12:58, 13F
請問是什麼災情? 目前是輾轉聽說, 有人回報四片2080Ti最多只能同時負載到60~70%,否則會當. 但是2片時無此問題. 請問還有哪些狀況呢? ※ 編輯: YoursEver (114.32.63.235), 12/22/2018 23:36:18 ※ 編輯: YoursEver (114.32.63.235), 12/22/2018 23:36:44

12/23 08:22, 6年前 , 14F
用windows好像還好,linux的話driver好像很難搞
12/23 08:22, 14F
文章代碼(AID): #1S5t-TxK (DataScience)
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