140k 學校用深度學習機 - 3C

Table of Contents


已買/未買/已付訂金(元):未買

預算/用途:學術(個人)用深度學習(python,有影像類)。也會用Matlab跑其他科學計算。

CPU (中央處理器):Inteli7-9800X(8核/16緒)3.5G(↑4.4GH)/16.5M/165W/無內顯$18500
MB (主機板):Gigabyte X299 UD4 Pro(ATX/2*M.2/I網/12V8p$ 200鎂+稅~$ 6800
RAM (記憶體):美光 Micron Crucial 16G*4 DDR4-2666 $ 1849 * 4 $ 7396
VGA (顯示卡):Nvidia Titan RTX $2500鎂+稅~$85000
SSD (固態硬碟):Plextor M9PeGN 1TB/M.2 PCIe
2280/讀:3200M/寫:2100M/TLC/五年 $ 3788 * 2 $ 7576
HDD (硬碟):
DVD-RW (燒錄機):無
PSU (電源供應器):全漢 皇鈦極PT 1200W 雙8/白金/全模/7年CPU主線:18AWG $ 5990
(散熱): 利民 Macho 120 SBM 5根熱導管(6mm)/TY-127
PWM風扇/高15cm/TDP:200W【VWX】 $ 1290
CHASSIS (機殼):旋剛 光影者(藍光) 顯卡長37.5/CPU高16.5/ATX $ 1390
MONITOR (螢幕):PHILIPS 276E8VJSB (2H1P/5ms/IPS/無喇叭) $ 5880
Mouse/KB (鼠鍵):無
其它 (自填):無
總價 (未稅/含稅):143000


從來沒有組過機的苦手,上面的配備是看板上以及問人拼湊而來的。請問:

1. 如果只是要組深度學習主機,而不是工作站 X299 會不會規格過高?
2. 兩張2080Ti 會比 一張Titan RTX CP值高嗎?
3. 架的系統是 Linus 或是 Windows 會影響嗎?
4. 預算的關係,只能先買除了 GPU 以外的東西,明年初才能再買 GPU ,請問跟廠商
接洽時,需要注意什麼嗎?

謝謝!

--

All Comments

Hardy avatarHardy2019-09-16
那個塔散夠用嗎?
Lauren avatarLauren2019-09-21
NVIDIA Jetson AGX Xavier
Joseph avatarJoseph2019-09-24
可以參考gpu training leaderboard
Blanche avatarBlanche2019-09-24
Python跑CNN類模型,同配備Linux和Win 10比起來,
速度差大約10%左右,原因不明。個人懶惰找原因通通
用Ubuntu 18.04省得想東想西。
Edwina avatarEdwina2019-09-26
我的2080 用 Ubuntu 19.04 開 Xvnc 會死當。
Una avatarUna2019-09-27
借文問一下9800X比9900K的優勢是RAM的部分嗎?
Christine avatarChristine2019-09-30
還有pcie 通道
Delia avatarDelia2019-10-02
拿2張2080Ti 會比Titan好
Delia avatarDelia2019-10-03
是不是不能只比兩張2080Ti和Titan RTX的vram?
Margaret avatarMargaret2019-10-05
美金計價?要不要看看教育單位有沒有辦法打折
之前在大學醫院的lab打雜的時候,用教育價打折買了
雙TitanRTX的機器,還因為醫院免稅,不過跟Newegg的
Skylar Davis avatarSkylar Davis2019-10-08
業務email來回了一個半月才把paperwork搞定,然後正
式下單之後隔天就到了……
Emily avatarEmily2019-10-09
Xavier拿來跑推理的,訓練還是組台式機
Agnes avatarAgnes2019-10-14
二樓推AGX幹嘛 AGX是用來inference的....
Una avatarUna2019-10-15
119文組在玩深度學習?
Madame avatarMadame2019-10-16
呃,119有理學院。
Ethan avatarEthan2019-10-17
喔喔後面推文才發現是政大,以為你在美國
William avatarWilliam2019-10-21
回一下問題好了
1. 9800x+X299我會覺得一般的9900k+Z390其實差不多
2.只論CP值的話2070>2080>2080Ti>Titan
但硬指標就是VRAM,直接影響你的model size和batch
size
3.UBUNTU最好的用LTS版