[菜單] 25萬 深度學習機

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25110


已買/未買/已付訂金(元):未買

預算/用途:約25萬。Deep Learning & LLM專用,兼大量數據預處理,長時間運作

CPU (中央處理器):Intel i9-14900K【24核/32緒】3.2G(↑6.0G) $19999
MB (主機板):華碩 ROG MAXIMUS Z790 DARK HERO $20990
RAM (記憶體):4 x 金士頓 32GB DDR5-5600/CL36 FURY Beast 黑 $6200
VGA (顯示卡):2 x 華碩 ROG-STRIX-RTX4090-O24G-GAMING $65990
Cooler (散熱器):DEEPCOOL ASSASSIN IV 阿薩辛4 導管/雙塔反葉扇/高16.4 $3290
SSD (固態硬碟):金士頓 KC3000 2TB/Gen4 PCIe 4.0/讀:7000/寫:7000/TLC $4750
HDD (硬碟):Seagate 16TB【EXOS企業碟】256MB/7200轉/五年保 $12800
PSU (電源供應器):海韻 PRIME PX-1600 ATX3.0(1600W) 雙8/白金/全模組 $16490
CHASSIS (機殼):聯力 O11 Dynamic EVO XL 黑 顯卡長46/CPU高16.7 $7200
9 x Fractal Design Aspect RGB 14cm/1700RPM $790
1 x Fractal Design Aspect RGB 12cm/2000RPM $790

總價 (未稅/含稅):236,309 含稅

雙顯卡共48GB,允許使用更大的LLM,例如Llama-2 70B(要用某些lib拆分模型)。
此機殼允許一張吊掛,一張水平,提高散熱效率。
不用A6000純粹是因為目前預算不足,但未來仍可能會改A6000之類的。
不用水冷,不想承擔爆管風險。若過熱,就透過軟體抑制運算量。
電源1600W應該足夠,屆時也可能會主動限制GPU耗電量,也順便抑制溫度延長壽命。

有任何建議嗎?

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.30.187 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1713800404.A.A6C.html
Depthsharky1樓25萬..好驚人 04/22 23:41
E7lijah2樓插4條DDR5要做好降頻跑的心理準備 有可 04/22 23:51
E7lijah3樓能降到4800或更低 04/22 23:51
E7lijah4樓如果改插48*2=96G跑模型ok嗎 04/22 23:52
E7lijah5樓不然就去買DDR4比較穩 插滿4條問題不大 04/22 23:52
E7lijah6樓149K長時間運作又不上水 就真心建議你去 04/22 23:54
E7lijah7樓學一下進BIOS降壓 04/22 23:54
E7lijah8樓不然你這整台最快壞掉的可能是CPU 04/22 23:54
E7lijah9樓然後長時間運行 還有預算看要不要補個UPS 04/22 23:57
Depthsharky10樓或者放PC的環境非常低溫 04/22 23:57
johnjohnlin11樓燒毀! 04/23 00:05
Zenryaku12樓14900k別買 問題一堆 04/23 00:10
Zenryaku13樓這缺陷產品用久了肯定出事 04/23 00:10
Zenryaku14樓而且空冷根本壓不住 04/23 00:11
Zenryaku15樓DDR5插四條會烙賽,可能跑不到4000 04/23 00:11
Zenryaku16樓建議你去買顯卡直立架跟垂直架,兩張錯 04/23 00:13
Zenryaku17樓開來裝才不會散熱不良,都橫插的話上面 04/23 00:13
Zenryaku18樓那張根本沒辦法散熱 04/23 00:13
Zenryaku19樓 04/23 00:15
sadsumo20樓跑什麼軟體呢? 04/23 00:15
Zenryaku21樓這是舊版的O11Devo,XL更大空間更足,然 04/23 00:15
Zenryaku22樓後這樣裝一定要上水冷 04/23 00:15
a6809680923樓實驗室有一台兩張A6000,之前讓他跑看 04/23 01:49
a6809680924樓看簡單的Classification 跟Image Segme 04/23 01:49
a6809680925樓ntati訓練都超慢…不知道是環境有問題 04/23 01:49
a6809680926樓還是軟體上有哪些要設定,蠻頭痛的…甚 04/23 01:49
a6809680927樓至跑得比一張3090慢 04/23 01:49
mmonkeyboyy28樓3090 本來就比6000快的... 04/23 06:07
mmonkeyboyy29樓6000 2x 是模型可以大點 04/23 06:10
mmonkeyboyy30樓但a6000真的很不值 ada 6000好點 04/23 06:15
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