30K GPU加速計算用(深度學習)電腦

技術控

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樓主

技術控

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文章編號：64278727

*Intel optane 只能和win10 搭配在Linux 無法發揮所以没有采用

技術控

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樓主

技術控

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文章編號：64278952

這臺電腦是準備做為深度學習的入門機所以先考慮使用1060的基本款 i5也是先求穩 (對各函數庫與不同CPU 架構的指令最佳化並不熟悉)
R5與gpu 的搭配會再找時間去查查看

技術控

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樓主

技術控

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文章編號：64278958

再次謝謝各位高手的指教

williepikachu

73分

14樓

williepikachu

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文章編號：64279277

原來是學跑 AI/deep learning，那就不必上繪圖卡，預算問題以外繪圖卡的 FP64 精度和 ECC 在這塊不重要。
(有些東西只需要 INT16 的精度，所以 Google 才會自己開發 Tensor Flow 的硬體，要的是量不是質)

猴小孩

124分

15樓

猴小孩

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文章編號：64279447

CPU爛一點沒差但用intel是怕有ICC的包和無法預防的AMD不合問題 (新cpu沒有用過還不知道)
ram大一點速度快一點的有ECC更好多插兩張GPU卡等都是好方法
主機版買穩一點的電源買好一點
入門還可以啦
因為我前一陣子也搞過一台類似的但我是在國外搞機子用二手主機 GPU是新的@_@
cpu有ivy以上都可以了一台下來也差不多錢

Dr.Corgi

15376分

16樓

Dr.Corgi

個人積分：15376分

文章編號：64279713

這臉打得好響啊！ XD
標題都那樣清楚寫加速計算了
遊戲控腦袋只有遊戲，被糾正還要硬拗

那只好被我這種酸民酸了 XDDD

技術控

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樓主

技術控

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文章編號：64280091

加(深度學習)讓題目更為清楚

不過還是非常謝謝r5與optane的建議可以加一點錢讓整體功能有更大的調整彈性

技術控

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樓主

技術控

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文章編號：64280169

這是不同深度學習架構的評估表
縱軸為軟體架構各單位的數字為執行時間 (越小越好)
使用gpu 估計最少都有一個零的加速
所以才會考慮自組電腦

再次謝謝各位計算高手們的指正

James_4GLTE

551分

19樓

James_4GLTE

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文章編號：64281153

開單的目的就是要幫助提出需求的人，在有限的預算下，能發揮更高CP值
我只要知道在相近的預算下給樓主更有CP值的建議就好，這樣就達到目標了
在相近的預算下，也確實達到
R5 1600 + GTX1070在加速GPU計算用確實比 i5 7600 +GTX 1060更有效益就好了

有些酸民和無腦的人，就是看到遊戲兩個字，瞬間見獵心喜，見縫插針，遇洞灌水

有本事就開出一張單來，幫助對方達到更高的CP值
樓主後來在11F開的單R5 1600 +GTX 1070，不就我前面所建議的組合

Wow_Senior

19450分

20樓

Wow_Senior

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文章編號：64281227

技術控 wrote:
*Intel optane...(恕刪)

AMD不用考慮了。
已經將近10年的時間，沒有人在AMD的平台上面發展。
因為AMD沒有出新品！
就像樓上講的。Intel的問題是已知的，但AMD的問題卻是未知的！

我是很不想做這樣的建議但是就有限的預算來講。
搞一台Romley(R)/Grantly（R） platform的二手Server應該是最OK的選擇。
去搞這個比較麻煩一點就是要在掏寶上面Survey很久。
我個人應該只會在那裡挑CPU。（Xeon E5 v2 or v3）.
然後版子找Supermicro或Asus的新品。切記，絕對不是買X79/X99.

GPU的部分當然也是AMD不用考慮了。
nVidia發展最久，Intel Xeon Phi不叫GPU，卻是唯一對手。
AMD呢？我記得沒錯的話去年才開始要搞！

SSD應該是非必要，我經手過的案子幾乎沒有搭配SSD的。全都是傳統機械式硬碟。
我沒實際去用，但我猜想應該是資料都老早預載在RAM裡面，所以SSD還是HDD就顯得沒必要。
所以RAM大小很重要，其次就是頻寬（規格內的頻寬啊，那種規格外的就不要冒險了）！

反駁不了就惡意檢舉,真是一群垃圾農企粉!