已買/未買/已付訂金（元）： 已買4張顯卡(1060、1070、2060、2070)
預算/用途：50K內/公司的AI模型訓練主機
CPU (中央處理器)：Intel i9-10900X【10核/20緒】3.7G(↑4.5GHz)/19.25M/165W
/無內顯【代理盒】, $19900 ★
MB (主機板)：華碩 WS X299 SAGE(CEB/8*D4/雙Ｉ網/2*M.2/2*U.2/三年)
【客訂】, $18190 ◆ ★
RAM (記憶體)：芝奇 G.SKILL Ripjaws V 32GB DDR4-2666 C18(黑)
( F4-2666C18S-32GVK)[終保], $3250 ◆ ★
VGA (顯示卡)：
SSD (固態硬碟)：
HDD (硬碟)：Seagate 1TB【新梭魚】(64M/7200轉/三年保)(ST1000DM010),
$1270 ◆ ★
DVD-RW (燒錄機)：
PSU (電源供應器)：振華 LEADEX 1300W 雙8/金牌/全模/5年保固/DC-DC, $5490 ◆ ★
CHASSIS (機殼)：Phanteks Enthoo Pro2 黑(非透側) 顯卡長50/U高19.5/支援雙電供
/EEB(PH-ES620PC_BK), $3900 ◆ ★
MONITOR (螢幕)：
Mouse/KB (鼠鍵)：
其它 (自填)：利民 TL-C12 12cm風扇/FDB/PWM/1500RPM/防震軟墊, $420 ◆ ★
總價 (未稅/含稅)：53680
以上是請廠商幫忙組的菜單，有以下幾個問題要請教各位前輩
1. CPU的價格有點差出我們預算，廠商是說要組4張顯卡一定要使用X299的板子
，使用X299的板子一定要使用X299的CPU，所以最便宜就這張
2. Power使用1300W是否夠力
3. 我們很怕訓練模型的時候主機燒起來XD 請問機殼的散熱OK嗎
4. 是否有其他更推薦的組法
ps. 我們team的預算真的比較有限，過去一兩年已經分別買了4張顯卡
，所以目前先考慮4張一起平行運算作訓練的方式
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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，估價系統的估價單號
與估價系統網址的數字。視為估價單單號。
與相關包含手寫、excel、估價系統的擷圖連結。
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/PC_Shopping/M.1597288497.A.93C.htmlxiemark1樓用兩張2070就好了，主機板換成一般的 08/13 11:19
我們已經買4張了，想說先把他串起來，而且以後買新顯卡也可以慢慢汰換舊的
Raquzza05262樓你的散熱器呢？ 08/13 11:21
jasn45603樓應該不會燒起來，但是會自動關機 08/13 11:28
xiemark4樓不要用1050 1060 2060 2070這樣並用，會有問題 08/13 11:29
→ commandoEX5樓就算能上4張卡，你的卡也會因為吸不到風而效能超低 08/13 11:30
→ commandoEX6樓買礦機板說不定會好一點? 08/13 11:31
sma10337樓礦機版會因為pcie頻寬受限而效能不彰 08/13 11:34
這樣說起來是否就一定要買那種專業的訓練主機，看大家的意見
，家用主機似乎也不太適合
→ commandoEX8樓ATX/E-ATX就7個PCI-E槽，你要擺4卡一定是1 3 5 7 08/13 11:38
→ commandoEX9樓你列的卡都是雙槽起跳，卡跟卡中間空隙很小風很難 08/13 11:39
→ commandoEX10樓進去當然就過熱降頻 08/13 11:40
喔喔喔喔喔，了解，謝謝前輩的解說!!! 照樣是否只能考慮專業的訓練主機
(那種價格都會比較高...)
kidd23211樓兩張顯卡配AMD YES香香雞比較划算 08/13 11:42
我們目前是4個電腦個一張顯卡，可以獨自訓練，但老闆想說要提升訓練速度
，所以想把大家顯卡集合起來作平行運算，如果兩張顯卡
，訓練時間可能就是對半，期待是再更有感一些~
sma103312樓振華1300W那顆我們實驗室有買，一年多風扇就有異音 08/13 11:58
→ sma103313樓我是覺得能夠加預算的話看要不要買海牌的比較安心 08/13 11:58
sma103314樓是呀，也是一機多卡然後日以繼夜操這樣 08/13 12:03
同學，方便私信你，了解一下詳情嗎，想知道你們lab怎麼組的
xiemark15樓你如果用四張不同顯卡，計算瓶頸會在那張最慢的卡上 08/13 12:27
→ xiemark16樓CUDA數不同，GPU RAM也不同。可能比你現在還慢 08/13 12:28
最佳方案就是兩張2070，如果以現有資源來看，要顧慮降頻的問題
，手上資源最好利用就是2070搭配1070對嗎
nightop17樓多卡顯卡挑鼓風扇的比較省空間 怕降頻就擺在冷氣房 08/13 12:29
→ nightop18樓別關冷氣 08/13 12:29
→ xiemark19樓用兩張2070配合i7甚至是i5就夠了 08/13 12:30
roger545585820樓樓上正解, 詳請可以參考我之前組的文章 08/13 12:31
→ xiemark21樓Training速度要快，可以跑Tensorcore FP16 08/13 12:32
→ roger545585822樓補:樓上x大正解, 會有計算瓶頸 08/13 12:33
jameschiou23樓可以通過設計batch size克服瓶頸 但是很麻煩 建議 08/13 12:38
→ jameschiou24樓賣掉舊的 再補一張2070 這樣也不用x299 08/13 12:38
ok，感覺很多前輩都是這樣建議，而且這樣就比較沒有散熱問題?
sma103325樓多人用的機器卡當然是越多越好，而且一般都會先卡 08/13 12:51
→ sma103326樓記憶體容量，你程式不一定99%吃滿GPU但是會先OOM 08/13 12:52
但很多人說這樣散熱會有問題? 你們實驗室也是4張卡一起跑嗎
fu1vu0327樓FP16也要看狀況啦 不是任何模型都能用到 08/13 13:16
sma103328樓很多時候第一步要reproduce別人的實驗結果就會卡關 08/13 13:18
→ sma103329樓目前做DL研究的open source code使用FP16比例並不高 08/13 13:18
對，我們主要都是參考別人的模型來改，所以我查了一下
，可能預設FP16不太行
maplefoxs30樓你 CPU花那麼多結果顯卡就這樣XD應該以顯卡優先 08/13 13:23
原本想說要把4張顯卡串起來，所以才用到X299，但看來很多前輩都不推