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[魔鬼论坛]3900x + C8H + 2080Ti,可能的AMD主机?是的!

本帖最后由liruiyuian于2019-9-910编辑:27
[一封学习动力的信?
]
在7月底,我突然对深度学习感兴趣,但是在4月使用的几乎完整的桌面(2700X + RadeonVII)上,我运行了原生的TensorFlow并充分考虑了N重新插入我不能。VS显卡,VS外部显卡外壳或控制台主机的缺点是相对容易和方便地决定再次安装独立设备。毕竟,将N卡直接插入兼容性是非常危险的。视频卡外壳中的IQ卡太高,性能下降。
在担任IT行业的顾问期间,在处理IDC工作中的计算机资源规划时,他从未想过除英特尔家之外的处理器。
然而,作为AMD的狂野尘埃,几乎所有DIY组装机都有CPU。
说实话,3900X的外观非常令人兴奋,选择参加Koolshare的活动在我的脑海里,“9900k的动作是什么?”
[?然后准备好了!]
我有一台好机器,所以我不用太担心。一旦你决定了一个基本的想法,我们将每天看看最低的JD价格。一个月后,你需要收集一切。
首先是最终配置
CPU:主板AMDR93900X:华硕ROGCrossHairVIIIHero(WIFI)内存:Asgart 32GDDR43000灯条* 4,总128G显卡:GALAXY RTX2080Ti固态硬盘:三星970Pro512GB固态硬盘:海康威视C2000PRO2T Kunl电源:-1080W白金盒:德国商务很精彩(?安静!
)Darkbase700机箱风扇限量版白色:ARCTICF14PWMPST系列屏幕:华硕ROGXG32VQ
所有准备工作持续了大约一个月,其中京东刷3900x CPU大约27天无法在线购买。
最后,添加200条咸鱼以获得4199种产品。
当然,最有意思的是,在CPU到货的第二天,京东的U预售价上涨至4299,仍然发现它便宜了100元。
记忆充满了生产力工具,最悬念,但最小的尊重(一个有趣的面孔)。
当然,一个16G的家就够了,但这不是问题。
但是,我最大的经验是从客户端的RDS中提取超过100 G的数据(光传输时间为几个小时),并在64 G虚拟内存机器上运行一些复杂的OOM。
Asgart 32G DDR3000带几乎是唯一可以在市场上轻松购买的32G存储卡。选项非常有限。当然,有无聊的版本,每个可能便宜100。
另一个复杂的问题是显卡。
实际上,根据基于TensorFlow的机器学习,计算机性能几乎与CUDA和TensorCore的数量直接相关。
换句话说,单核的价格越低,性价比越高。事实上,2060是TF学习的最佳性价比卡。
当然,考虑到内存有点小(6 GB),20世纪70年代配备8G内存的Nvlink非常物有所值,足以在刺客信条奥德赛的水平上玩经典的3A游戏从。
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我认真考虑直接购买两个2070并行解决方案。成本与2080Ti的成本相似,理论计算的产量很高。选择另一块2080Ti的原因是要充分考虑未来的更新问题(2 2080Ti)。


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