90K 實驗室深度學習機 - 3C

Table of Contents


已買/未買/已付訂金(元):0

預算/用途:90K/實驗室用Deep learning, Demo程式用伺服器

CPU (中央處理器):AMD R7 1700
MB (主機板):ASUS CROSSHAIR VI HERO
RAM (記憶體):金士頓 DDR4-2400 HyperX FURY 16G*4
VGA (顯示卡):MSI GTX 1080 TI SEA HAWK X
HDD (硬碟):美光 MX300 525G and WD 2TB黑標
PSU (電源供應器):LEADEX 850W 80+金牌
CHASSIS (機殼):恩杰 Source 340 黑藍

其它 (自填):
CPU FAN:貓頭鷹 NH-D15 SE-AM4


總價 (未稅/含稅):78059

請問各位這樣的規格是OK的嗎?
機殼跟風扇之類的不太懂要怎麼選
如果要兩張1080Ti不知道應該怎麼改比較好
因為要採購的關係價格好像不能超過100k

另外其實一直很猶豫應該要amd還是intel
要能當網路程式伺服器應該是多核比較好吧?
-----
Sent from JPTT on my iPhone

--

All Comments

Andrew avatarAndrew2017-04-29
等x399
打錯 x299
Ethan avatarEthan2017-05-04
現在就要所以沒辦法等,100K的話X299也組不出來吧?
Rachel avatarRachel2017-05-04
板上搜尋deep learning或深度學習有不少菜單可以抄
Madame avatarMadame2017-05-08
你好像是電蝦第一張用Ryzen的深度學習菜單
Elvira avatarElvira2017-05-09
深度學習機只有一張顯卡是不是略顯單薄
Ingrid avatarIngrid2017-05-10
有錢上八張都可以
Edward Lewis avatarEdward Lewis2017-05-13
c6h跟貓扇降級應該就塞得下第二張顯卡了
Rosalind avatarRosalind2017-05-14
深度學習GPU比較重要 CPU挑便宜大碗的RYZEN不錯
Bethany avatarBethany2017-05-17
ryzen 晶片組貧弱 只能雙x8 影響多大不知道 但未來
也不能多插
Madame avatarMadame2017-05-17
組ryzen 你的天花板就是雙gpu 4ram了
Olivia avatarOlivia2017-05-19
AM4 晶片組只支援 PCIe 2.0 不知道會不會影響到
Thomas avatarThomas2017-05-21
如果之後會上4張顯卡不要挑X370
Steve avatarSteve2017-05-22
組x99成本要多5000-10000但是未來升級好多
Edwina avatarEdwina2017-05-24
深度不是幾乎都組X99 RAM差滿128G
Vanessa avatarVanessa2017-05-28
用5820 + x99e ws 至少到16*3 規7000左右
Carolina Franco avatarCarolina Franco2017-05-30
然後顯卡不要拿水冷 除非你們實驗室是跑好玩的 不
然不要搞自己增加風險
Connor avatarConnor2017-06-03
深度學習 10K中古機足矣
Lauren avatarLauren2017-06-04
樓上DL黑?
Harry avatarHarry2017-06-07
深度學習為什麼需要顯卡阿@@?
Wallis avatarWallis2017-06-09
AM4給顯卡吃的是3.0阿== 從CPU接出來的
Quanna avatarQuanna2017-06-14
反正也一堆人拿kaby玩深度學習不是?
Mia avatarMia2017-06-18
愛拿什麼玩都可以 反正只想做小規模不考慮未來擴充
當然都可以
通常採購100K以上就要公開招標 會變很麻煩
Mason avatarMason2017-06-23
但是你顯卡可以分開報零組件 主要看你老闆到底有多
少資源 還有想投入多少
真的要弄台很Powerful的Server就是X99 慢慢買顯卡
Mason avatarMason2017-06-23
補上去
Cara avatarCara2017-06-24
弄X99也要注意,很多板子搭28 lane是直接少一個插槽
Gary avatarGary2017-06-25
所以最好買WS那張阿 還幫你補了很多Lane
Hazel avatarHazel2017-06-27
To Tosca:目前深度學習都是用cuda在算,CPU不太吃苜
Jacob avatarJacob2017-06-27
原來如此 那還不乾脆買兩張1080ti跑SLI
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2017-06-29
深度學習累了需要玩個3A大作放鬆一下,所以需要顯卡
Iris avatarIris2017-06-29
到底有多少不會google的 還認為深度學習不用顯卡
Susan avatarSusan2017-07-04
我也想問到底有多少人知道SLI到底對深度學習有幫助?
Iris avatarIris2017-07-05
醫生不知道很正常拉,術業有專攻
Harry avatarHarry2017-07-08
據我所知,tensorflow-gpu 是基於cuda來做平行化
Emma avatarEmma2017-07-12
問題是cuda目前根本就不吃GPU SLI阿...
Irma avatarIrma2017-07-17
深度學習 簡單的說 就是顯卡
Bethany avatarBethany2017-07-18
認真建議上x99,把ram插滿,ryzen只能差四條太少
Skylar Davis avatarSkylar Davis2017-07-23
所以多張顯卡只能同時用來跑多個network model
對單一model training實在沒有幫助,除非你自己將
全部的程式平行化
Jake avatarJake2017-07-27
當Lab的resouce Server的話越強越好吧
William avatarWilliam2017-07-28
如果你要同時跑多個demo的話...那就多插幾張吧
Dora avatarDora2017-07-28
多顯卡對深度學習的影響:https://goo.gl/OyOpYX
Victoria avatarVictoria2017-07-29
裡面還有探討目前各張顯卡對深度學習的CP值
Ula avatarUla2017-07-30
感謝各位的推文與意見,目前先以X99平台跟教授討論
Mary avatarMary2017-08-01
我覺得重點就是 實驗室東西 拿穩定的最重要
Edward Lewis avatarEdward Lewis2017-08-03
剛看了一下我們實驗室server 20台有10台ram 128g
Joe avatarJoe2017-08-05
就算你很有心要維護 但是除非你要待很久 不然不要搞
得太複雜 到時候沒人接手
Genevieve avatarGenevieve2017-08-06
Sli上了可能還會變慢
Hedda avatarHedda2017-08-11
顯卡是完全分開分配資料運算的
Isabella avatarIsabella2017-08-12
現在很多framework早就完全平行化了
Leila avatarLeila2017-08-14
至少t7 和pytorch都行 覺得多卡變慢是因為模型或資
料太少 被通道速度綁住
Victoria avatarVictoria2017-08-15
tensorflow 吃 cudnn 所以要 Nvidia
Margaret avatarMargaret2017-08-20
我用x99 風扇永遠緩緩轉…