※ 本文轉寄自 ptt.cc, 文章原始頁面
標題

[菜單] 30k內 深度學習機(不含顯卡)

最新2023-10-22 10:59:00
留言20則留言,6人參與討論
推噓2 ( 2018 )
已買/未買/已付訂金(元):未買 預算/用途:30k內(不含顯卡) 白機 顯卡已有3090 主要用途就寫寫程式以及練習跑一些深度學習的模型跟做些小實驗,其餘就日常使用 上台電腦是筆電也買蠻久了 想說生日也快到了乾脆升級自己組一台香香白化機當禮物XD CPU (中央處理器):Intel i5-13600k 【14核/20緒】 $9850 MB (主機板):華碩 ROG strix B660-A Gaming wifi D4 無痛升級B760-A $5990 RAM (記憶體):十銓 T-Force Delta 32GB(雙通16GB*2) DDR4-3200(白色)/CL16 $2199 VGA (顯示卡):已有二手3090 Cooler (散熱器):喬思伯 CR3000 白 散熱器/7導管/高16/雙塔雙扇 $1390 SSD (固態硬碟):金士頓 KC3000 1TB/Gen4 PCle4.0/讀7000/寫6000 $1950 HDD (硬碟): PSU (電源供應器):海韻focus gx-1000(1000W) 白色版 雙8/金牌/全模組/10年保 $5190 CHASSIS (機殼):Montech sky two 白 顯卡長40/cpu高16.8/創新風流設計/玻璃透側/ ATX $2490 MONITOR (螢幕): Mouse/KB (鼠鍵): OS (作業系統): 其它 (自填):無 總價 (未稅/含稅):29059 想問散熱器高度寫16cm,機殼支援16.8cm這樣放進去會不會太擠? 若需要更換的話會換成銀欣D120 ARGB這組可以嗎? 其他部分想問有沒有需要更換或是可以往下拿的? 以上 感謝各位版友 注意1:自稱小妹或會透露自己性別的舉動要注意可能會引來不必要的紛擾,請注意。 注意2:標題是否有寫明"預算"、"用途"? 沒有請按Ctrl+x 然後按T改標題 注意3:請多加利用線上估價系統來進行估價以及價格查詢 (僅供參考) 注意4:若遇新品問題請勿發除錯文,請直接回原購買處處理。 ※ 禁止任何估價系統的連結、單號、網址數字等等。 ※ 相關包含手寫、excel、估價系統的擷圖連結。 ※ 購買套裝電腦者,發文及回應請自行打上原廠產品型號。 ※ 請勿張貼包含yahoo、pchome、udn、momo、autobuy、燦坤、三井、順發、良興等 國內網路通路連結。請以文字敘述。 ※ 以上只限制於本板相關物品,有爭議者由板務認定。 菜單文與情報文,禁止任何估價系統連結與擷圖、包含文字估價單號碼。 (參閱板規1-2-3、1-3-9) 違反者:刪文、水桶十日。 注意5:為保障您的權益,購物消費請索取統一發票,並盡量以含稅價取貨 注意6:若有任何問題請先洽詢板務。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.222.0.248 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1697865456.A.30C.html

20 則留言

otosaka, 1F
不會太擠 可以用36.230.156.241
※ 編輯: retest75 (203.222.0.248 臺灣), 10/21/2023 13:19:36

jason90814, 2F
剩0.8很夠拉219.91.6.155
瞭解,感謝j大

otosaka, 3F
好奇問一下 你這用途選Intel會比較吃香36.230.156.241

otosaka, 4F
36.230.156.241
我不確定耶,只知道還是以顯卡為主,會選intel主要是因為沒用過amd,覺得還是以用過的 為主比較不會出錯

chang1248w, 5F
dl主要瓶頸還是在gpu上,python ml底114.137.77.216

chang1248w, 6F
下比較常用的numpy和scipy近年開始往114.137.77.216

chang1248w, 7F
通用的openblas靠,要掛intel的mkl也114.137.77.216

chang1248w, 8F
還是做得到,intel u矩陣乘法在mkl上114.137.77.216

chang1248w, 9F
還是比openblas快了10-15%114.137.77.216

chang1248w, 10F
不過同價錢買到的cpu tflops兩邊見仁114.137.77.216

chang1248w, 11F
見智114.137.77.216

chang1248w, 12F
要考慮的變量太多了,環境、平臺、版114.137.77.216

chang1248w, 13F
本、任務取向、多核調度、算法...還114.137.77.216

chang1248w, 14F
有成本跟大小核114.137.77.216

cutejojocat, 15F
16.8cm大多還會多留一點 所以0.8很111.241.203.191

cutejojocat, 16F
夠了 擔心的話622HALO/AG620都矮一點111.241.203.191

cutejojocat, 17F
也有白化的111.241.203.191
感謝c大建議

AKNorick, 18F
塔散跟機殼還有些空間不至於會去頂到220.136.93.180
了解,我之前還特地拿尺出來比一下0.8想說這麼擠會不會卡到
※ 編輯: retest75 (42.77.111.210 臺灣), 10/22/2023 00:18:01

mtc5566, 19F
白機就這樣吧 要換D120也可以 還算壓得住39.9.32.146

mtc5566, 20F
136k39.9.32.146

retest75 作者的近期文章

[問題] 關於模型訓練時的影像輸入大小
最近在做些影響辨識的實作想到的一個問題 一般影像辨識網路像是ResNet的架構都有固定的輸入尺寸,常見的影像大小大概就256*256 這種等級的尺寸 但是現今的圖片大小應該不太可能這麼小吧? 如果以真實世界的影像來說,要輸入這類的網路勢必就
更多 retest75 作者的文章...