70K組電腦跑程式及深度學習

Jesus go home
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樓主

2019-01-25 19:43

不含螢幕及OS

主要用途為跑 R、Python 多執行緒及深度學習

舊電腦 CPU E3-1231 及 RAM 16G 常飆到100%

對於CPU散熱器及顯示卡的廠牌沒什麼概念所以來請教各位

以下是我試組的單子請各位指教，謝謝！

70K組電腦跑程式及深度學習

2019-01-25 19:43 發佈

文章關鍵字 70K組電腦跑程式深度學習 70K

Samae

Samae
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2樓

2019-01-25 20:09

Jesus go home wrote:不含螢幕及OS主要...(恕刪)

不含作業系統，電源送機殼

Jesus go home

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樓主

2019-01-25 20:21

Samae wrote:
不含作業系統...(恕刪)

請教一下

為什麼主機板及顯卡的部分你會選那個品牌及型號呢

是因為效能考量嗎

Samae

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4樓

2019-01-25 20:23

Jesus go home wrote:...是因為效能考量嗎(恕刪)

對

SGR 0418

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5樓

2019-01-25 21:02

Jesus go home wrote:
不含螢幕及OS主要...(恕刪)

深度學習主要是計算多維度空間
用的是GPU
然後主記憶體必須是顯卡記憶體的兩倍以上

你卻把CPU買到頂
買錯重點

python無法多工

如果深度學習是靠CPU
這次AMD的股票要狂飆了

Jesus go home

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樓主

2019-01-25 21:18

SGR 0418 wrote:
深度學習主要是計算...(恕刪)

因為目前在做大數據相關工作

主要是用R在跑資料前處理、機器學習、模型建置，會開多執行緒，用的是CPU和RAM

但深度學習是開 Python 用 GPU

謝謝你的建議

lordkon

lordkon
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7樓

2019-01-25 21:43

顯卡NVIDIA TITAN RTX
有24GB的RAM
PCHOME 專賣一張8萬3

要多深有多深
不夠深在插一張串接

顶配2080 TI的Tensor Core个数减少了15%，显存少了1GB，显存带宽减小6%，最终的单精度浮点算力降低了14.8%。各种简配后，价格降低到￥1万。仍然不便宜，但是比起Titan V来说，性价比已经非常高了！如果我们使用 GFLOPS/1元来算性价比的话，Titan V是 0.552 GFLOPS/元；RTX 2080 TI是 1.17 GFLOPS/元。新品显然要更加划算。

在实际选择的时候，算力只是其中的一个参数。例如各种缩水的RTX 2080的性价比达到1.37 GFLOPS/元，但是其显存容量只有8GB。如果你希望在神经网络训练过程中使用更大的batch size，那么要研究下8GB的显存是否够用。

🏆 目前最好的 GPU：RTX 2080 Ti
💰 成本效益高但貴的 GPU：RTX 2080、GTX 1080
💵 成本效益高且便宜的 GPU：GTX 1070、GTX 1070 Ti、GTX 1060
🗄️ 用於超過 250 GB的資料集：RTX 2080 Ti or RTX 2080
😳 只有一點錢的話：GTX 1060 (6GB)
😢 幾乎沒什麼錢：GTX 1050 Ti (4GB) or CPU + AWS/TPU
🏁 打 Kaggle：GTX 1060 (6GB) 測試、AWS 做最後訓練
🕵️♀️ 有競爭力的電腦視覺研究人員：GTX 2080 Ti，2019 年升級到 RTX Titan
🎓 研究人員：RTX 2080 Ti or GTX 10XX 到 RTX Titan
😤 剛起步學習深度學習 (認真的)：從 GTX 1060 (6GB) 開始，或便宜的 GTX 1070/GTX 1070 Ti
😝 只想試玩看看深度學習：GTX 1050 Ti (4或2GB)