200k 左右 Deep Learning 工作站 - 3C

已買/未買/已付訂金（元）： 未買

預算/用途： 200k左右 / 工作用 Deep Learning 工作站

CPU (中央處理器)：Intel i7-12700K【12核/20緒】3.6G $ 12800
MB (主機板)：華擎 Z690 Taichi 太極(ATX/1H2T) $ 16900
RAM (記憶體)：芝奇G.SKILL幻鋒戟RGB 16*2 D5-5600 CL36銀 $ 11190
VGA (顯示卡)：技嘉 AORUS RTX 3090 XTERME 24G (31.9cm) *2 $127980
Cooler (散熱器)：貓頭鷹 NH-D15S chromax.black 高16cm $ 3665
SSD (固態硬碟)：Samsung 980 PRO 1TB NVMe Gen4/M.2 PCIe $ 5288
Samsung 870 QVO 4TB/2.5吋 $ 10990
HDD (硬碟)：無
PSU (電源供應器)：全漢 CANNON PRO 2000W 雙8/全模 $ 13900
CHASSIS (機殼)：Fractal Design Define 7 黑 顯卡長46.7/CPU高18.5 $ 5590
MONITOR (螢幕)：無
Mouse/KB (鼠鍵)：無
OS (作業系統)：Ubuntu 18.04 LTS / Ubuntu 20.04 LTS

其它 (機殼風扇)：貓頭鷹 Noctua NF-A12x25 PWM chromax.black.swap $ 1225
ARCTIC P12 PWM 12公分聚流控制風扇 *6 $ 2100
總價 (未稅/含稅)： $211718

因為工作上的需要，老闆要我開一張200k左右的單子給他(公費)
目前預計會跑 CNN/RNN 的 model，也會用到 CUDA 加速

關於這張單有一些問題想請教電蝦版的版友 <(_ _)>

1.CPU部分，有稍微在版上搜索一下Deep Learning 關鍵字的菜單，看到有些人會建議拿
i9-9900k的CPU，有點好奇Deep Learning 應該都用GPU來訓練，目標把 GPU core 和 GRAM
拉到頂來加速訓練，而CPU的部分應該拿個i7或i5等級的就夠了，為什麼會建議拿i9等級
的呢?

2.關於power的部分，CPU TDP 為125w，顯示卡1張 TDP 435w，2張就870w
MB、RAM、SSD 等估算50w左右

看到power 要拿 「TDP加總後乘以2」的規格
經計算 (125w + 870w + 50w)*2 = 2090w
而台灣目前有2000w 規格的 power 只有全漢
Cooler Master 2000w 只有印度有供貨，振華2000w 經洽詢則未在台灣銷售
感覺power方面有點緊繃，想請問power方面該如何配置比較好?
或是考慮購買機架式工作站?

3.承上，顯示卡的部分，配置2張目的是為了加快訓練，或是下不同的hyper parameter
同時訓練2個model，這部份希望能維持2張顯示卡。
另外也想請教顯示卡拿FE 或是一般市售版本是否在訓練上有所差異?

4. 硬碟的部分，目前規劃980 PRO 1TB (M2 SSD)當系統碟，870 QVO 4TB (SATA SSD)當
資料碟，存放dataset，請問這部分是否有需要更動的地方?

以上
謝謝電蝦版 <(_ _)>

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