機器學習的建模階段最吃運算,一般都跑在顯卡平行運算 (GPGPU) 才快
如果程式是跑 CUDA 架構,就選 N牌的,你原單選 2070 就蠻強的了
另外訓練樣本越多,記憶體則要越大才夠、這邊幫你升 32G 高頻雙通
處理器部分因為效益不高,可以用 3500X (六核) 就夠了、性價比較高
然後也一樣配電競主機的組合
這樣 28K

Ruiii wrote:
家人又幫我改成下面這(恕刪)


看來主控權不在你身上

我只能告訴你

不要捨本逐末

我大概說一下
記憶體部分因為已經到一個末段
價格也是
等記憶體產能分給 DDR5 時
要買 DDR4 恐怕不是這種價格
所以有需求就直接安裝 32GB, 64GB 更好
這本身對程式有助益
就不用再想以後擴充的問題
因為能擴充的主機板差價就一千
相當於一支 8GB 記憶體
那為什麼不直接安裝記憶體?
而是明知花了半支 16GB 的錢
卻知道不會有效果出現
所以主機板我一開始只配兩支插槽, 預設上限 32GB
當然如果跑 Big Data , 四條插槽 64GB 會更有餘裕
所以你選 TUF B450M-PRO Gaming 我能理解
但如果為了擴充把記憶體砍半, 這就很無厘頭


顯示卡
就如前所述, 如果不上 RTX 2080 晶片以上,
只在 RTX 2070 Super 晶片的這區間
多花一兩千效果都是無感的
因 RTX 2080 差價太大,
所以只配到 RTX 2070 Super
就算是遊戲上使用,
顯示卡畫面會 LAG 就是會 LAG
沒有因為多跑一兩張 FPS, 幻燈片就不是幻燈片
甚至買三大廠都能是為了後續方便的保固
所以拿 EVGA 就不解你花在這上面的意義

做電源的有工廠的就那幾家,
其他請代工或貼牌的居多,
雖然 Leadex 近年因礦機重新竄名,
不過也就是小廠才會有信用問題,
當年會走下神壇也只是自作自受,
如果能買專做伺服器的世界大廠電源,
又何必再去找小廠賭運氣

你做的調動都與效能無關
甚至自廢武功, 怎麼想都奇怪


最後 ~ 花錢的最大
這是當然的
gogojoe wrote:
影像處理用到許多矩陣(恕刪)


我有螢幕了,這張好省錢,但是RAM是16G,我也是看了高興價組合才把RAM降成16G,結果又調成上面那張
我會再考慮看看,謝謝你的建議!!
applemilk88 wrote:
機器學習的建模階段最(恕刪)

這張也好便宜,謝謝你
osyahkim wrote:
看來主控權不在你身上(恕刪)


明白了!應該會調回你提供的上一張單。
很謝謝你這麼用心的回覆,我受益良多~~
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