[爆卦]工作站主機板ptt是什麼?優點缺點精華區懶人包

為什麼這篇工作站主機板ptt鄉民發文收入到精華區:因為在工作站主機板ptt這個討論話題中,有許多相關的文章在討論,這篇最有參考價值!作者henrychang81 (henrychang81)看板PC_Shopping標題[菜單] 2...



已買/未買/已付訂金(元): 未買

預算/用途: 200k左右 / 工作用 Deep Learning 工作站

CPU (中央處理器):Intel i7-12700K【12核/20緒】3.6G $ 12800
MB (主機板):華擎 Z690 Taichi 太極(ATX/1H2T) $ 16900
RAM (記憶體):芝奇G.SKILL幻鋒戟RGB 16*2 D5-5600 CL36銀 $ 11190
VGA (顯示卡):技嘉 AORUS RTX 3090 XTERME 24G (31.9cm) *2 $127980
Cooler (散熱器):貓頭鷹 NH-D15S chromax.black 高16cm $ 3665
SSD (固態硬碟):Samsung 980 PRO 1TB NVMe Gen4/M.2 PCIe $ 5288
Samsung 870 QVO 4TB/2.5吋 $ 10990
HDD (硬碟):無
PSU (電源供應器):全漢 CANNON PRO 2000W 雙8/全模 $ 13900
CHASSIS (機殼):Fractal Design Define 7 黑 顯卡長46.7/CPU高18.5 $ 5590
MONITOR (螢幕):無
Mouse/KB (鼠鍵):無
OS (作業系統):Ubuntu 18.04 LTS / Ubuntu 20.04 LTS

其它 (機殼風扇):貓頭鷹 Noctua NF-A12x25 PWM chromax.black.swap $ 1225
ARCTIC P12 PWM 12公分聚流控制風扇 *6 $ 2100
總價 (未稅/含稅): $211718

因為工作上的需要,老闆要我開一張200k左右的單子給他(公費)
目前預計會跑 CNN/RNN 的 model,也會用到 CUDA 加速

關於這張單有一些問題想請教電蝦版的版友 <(_ _)>

1.CPU部分,有稍微在版上搜索一下Deep Learning 關鍵字的菜單,看到有些人會建議拿
i9-9900k的CPU,有點好奇Deep Learning 應該都用GPU來訓練,目標把 GPU core 和 GRAM
拉到頂來加速訓練,而CPU的部分應該拿個i7或i5等級的就夠了,為什麼會建議拿i9等級
的呢?

2.關於power的部分,CPU TDP 為125w,顯示卡1張 TDP 435w,2張就870w
MB、RAM、SSD 等估算50w左右

看到power 要拿 「TDP加總後乘以2」的規格
經計算 (125w + 870w + 50w)*2 = 2090w
而台灣目前有2000w 規格的 power 只有全漢
Cooler Master 2000w 只有印度有供貨,振華2000w 經洽詢則未在台灣銷售
感覺power方面有點緊繃,想請問power方面該如何配置比較好?
或是考慮購買機架式工作站?

3.承上,顯示卡的部分,配置2張目的是為了加快訓練,或是下不同的hyper parameter
同時訓練2個model,這部份希望能維持2張顯示卡。
另外也想請教顯示卡拿FE 或是一般市售版本是否在訓練上有所差異?

4. 硬碟的部分,目前規劃980 PRO 1TB (M2 SSD)當系統碟,870 QVO 4TB (SATA SSD)當
資料碟,存放dataset,請問這部分是否有需要更動的地方?

以上
謝謝電蝦版 <(_ _)>

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znmkhxrw: 樓上RFG認證的帥哥11/29 23:47
znmkhxrw: 幹 插屁11/29 23:47
acer5738G: 樓下才是開實況把妹的juzam11/29 23:47
znmkhxrw: 樓上變態11/29 23:48
acer5738G: 樓下才是變態11/29 23:49
acer5738G: 不對 樓上才是

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arrenwu : 現在用雲端計算平台不會比較划算嗎? 98.45.135.233 02/08 05:57
gamewgs : XTERME厚度四個卡槽,就算插的進去 61.224.158.111 02/08 06:07
gamewgs : 兩張貼著散熱應該也不太好 61.224.158.111 02/08 06:07
sma1033 : 你應該要用ubuntu吧,你確定12代支 1.163.101.233 02/08 06:14
sma1033 : 援沒問題? 1.163.101.233 02/08 06:14
sma1033 : 而且你的記憶體太小了,資料前處理 1.163.101.233 02/08 06:16
sma1033 : 很容易爆記憶體 1.163.101.233 02/08 06:16
sma1033 : 32g記憶體你可能要load dataset都 1.163.101.233 02/08 06:18
sma1033 : 不夠 1.163.101.233 02/08 06:18
DEVILFIGHT : CPU影響不大吧,我以前實驗室那爛U 125.228.99.40 02/08 06:33
DEVILFIGHT : 都照跑了,RAM拿大一點倒是,電供 125.228.99.40 02/08 06:34
DEVILFIGHT : 我覺得不超頻1300W夠了,怕的話可以 125.228.99.40 02/08 06:34
DEVILFIGHT : 降點壓 125.228.99.40 02/08 06:35
fu1vu03 : 還有nvlink要另外買吧 223.137.60.57 02/08 07:17
ScottOAO : 雲端很盤 67.22.22.217 02/08 08:03
ScottOAO : RAM 插到64 or 128 67.22.22.217 02/08 08:04
soulgem : 有點懷疑店家會甘願給組1CPU+2GPU.. 140.112.30.35 02/08 08:20
soulgem : 的確, RAM 還是該比 VRAM 多. 140.112.30.35 02/08 08:21
soulgem : 雲端是乍看很盤,實際上維運成本不低 140.112.30.35 02/08 08:33
yoyololicon : 1300w就夠了 誰跟你x2 27.242.137.70 02/08 08:34
soulgem : 把雲端服務維運視為理所當然很危險. 140.112.30.35 02/08 08:34
yoyololicon : 顯卡沒差吧 都同個晶片 27.242.137.70 02/08 08:35
Merkle : 1500W就夠了 記憶體太少了 128GB請 42.72.45.80 02/08 08:36
Merkle : 插滿 42.72.45.80 02/08 08:36
meicon5566 : DL我不太熟 有需要用到DDR5嗎? 60.249.251.228 02/08 08:46
yoyololicon : 不用nvlink 27.242.137.70 02/08 08:47
arrenwu : 我之前閒著沒事去搜尋了一下現在 98.45.135.233 02/08 09:06
arrenwu : 深度學習運算在 on-premise 和 98.45.135.233 02/08 09:06
arrenwu : 雲端服務 的差異 98.45.135.233 02/08 09:07
arrenwu : 感覺很多文章都認為雲端服務較便宜 98.45.135.233 02/08 09:07
henrylin8086: CPU的問題是有預算就上去i9,沒預223.139.108.248 02/08 09:35
henrylin8086: 算依你的想法也不算錯。223.139.108.248 02/08 09:35
as6633208 : 中小工作站用雲端便宜,大工作站還 42.72.22.165 02/08 09:35
as6633208 : 在用雲端就不划算了 42.72.22.165 02/08 09:35
tomsawyer : 分開train不用link吧 129.3.138.108 02/08 09:38
bear753951 : 電供怕的話,可以買兩顆1000w的作 39.8.9.160 02/08 09:44
bear753951 : 聯動,不用買單顆2000w的 39.8.9.160 02/08 09:44
s3503s : 兩張塞機殼超燙 記得放機房 111.82.26.192 02/08 09:53
nasa01 : 工作站我覺得I9安全一些 61.228.109.191 02/08 10:10
blackway0226: 別用這電源 36.234.193.228 02/08 10:12
Arbin : 話說怎麼會想上DDR5? 223.141.225.89 02/08 10:29
Arbin : 大量運算的話雲端服務是真的頗貴 223.141.225.89 02/08 10:31
Arbin : 偶爾算/算量小CP值的確有出來 223.141.225.89 02/08 10:31
henrylin8086: 我們Lab之前用9900K + 雙3090,會223.139.108.248 02/08 10:48
henrylin8086: 出現太擠3090散熱不良的狀況,你可223.139.108.248 02/08 10:48
henrylin8086: 能要注意一下這個問題,烤甜甜圈沒223.139.108.248 02/08 10:49
henrylin8086: 兩分鐘擋到散熱那一張卡溫度會飛上223.139.108.248 02/08 10:49
henrylin8086: 去223.139.108.248 02/08 10:49
annboy : 主機板換技嘉 Z690 Aero D 111.71.55.144 02/08 10:53
annboy : PCIE 間隔4 slots 111.71.55.144 02/08 10:53
wonder007 : 直接連絡研華凌華業務報價就好 203.66.246.4 02/08 10:56
wonder007 : 沒事自組工作站幹嘛 203.66.246.4 02/08 10:57
xtorker : 你們有機房 有現成的機架的話 建議 61.228.114.191 02/08 11:13
xtorker : 直接組機架式的 然後一樣ram請插滿 61.228.114.191 02/08 11:13
xtorker : ssd容量取決於你們dataset大小 61.228.114.191 02/08 11:13
hotlin0709 : 我跑ML, DL都用128g來跑 110.28.106.6 02/08 11:28
a1379 : 這價格直接找廠商吧 不要為了省小錢 42.72.203.148 02/08 11:54
a1379 : 到時候故障叫你自己想辦法 42.72.203.148 02/08 11:54
kira60358 : #1SxhRJ80 建議參考前輩的文,另外180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 個人經驗是,在RNN/LSTM情況下GPU沒180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 辦法幫你太多,主要loading還是在CP180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : U上,所以挑i9的高頻cpu有其必要性180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : ,再者對非gpu類的函式庫的加速也有180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 幫助。180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 機殼部分實際使用過10900K+3090配FD180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : define 7,實際訓練時GPU溫度大概180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 是85~90度,雙卡的情況可以想像一下180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 。180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 另外CPU部分是否真的要使用大小核也180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : 是個考量點,個人會建議使用全大核180.218.139.115 02/08 12:39
kira60358 : ,減少可能的問題點。180.218.139.115 02/08 12:39
iplab : AMD Ryzen Threadripper 3970X111.250.232.155 02/08 12:57
Ohmy : 你老闆工作站還要用到RGB…真潮 42.73.83.10 02/08 13:01
lioujeryuan : PSU要TDP加總後乘以2 是看了什麼鬼 118.163.2.172 02/08 14:06
howareuuu : D5有ECC 223.141.3.141 02/08 16:46
nucleargod : 多卡需要 HEDT 以上的板子開滿 pcie 118.166.16.125 02/08 21:50
nucleargod : 直接找套裝的吧,不然 TR 都更好 118.166.16.125 02/08 21:51
nucleargod : 另外 AWS 很容易開 118.166.16.125 02/08 21:53
jackwula9211: 找研華就好 1.171.181.2 02/08 23:39
ckain : QLC嘛..要不要換成兩個2T MX500? 12.163.72.155 02/09 00:46
tedcat : 20萬找廠商的規格遠比DIY市場弱一半 180.217.234.74 02/09 10:57
p20162 : 但是出問題就換自己變一半了 42.72.193.79 02/09 13:39
k010447 : 記憶體太小 要cnn rnn至少也要64-12 118.165.41.110 02/09 21:48
k010447 : 8 另外要塞兩張要不要買機架式 118.165.41.110 02/09 21:48
wayne0213 : 我們實驗室去年剛買3955WX,下一台 66.254.231.174 02/09 22:09
wayne0213 : 打算等Zen3 TR 66.254.231.174 02/09 22:09
amy79968 : 2….2000w完美 psu拿個1200w/1300w 36.229.149.215 02/09 22:32
amy79968 : 的就可以了吧 頂多1600w 主版改ddr4 36.229.149.215 02/09 22:32
amy79968 : 的然後上32g*2 36.229.149.215 02/09 22:32
suitup : 老實說1500w一顆就夠了 板子和記憶 27.52.65.26 02/09 23:02
suitup : 體改DDDR4的 不過你們這種平台我還 27.52.65.26 02/09 23:02
suitup : 是推直上TR4 拿個3960x都好 27.52.65.26 02/09 23:02

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