[菜單] 100K預算上下深度學習機

[erikson150 (悶啊 ~藍天)]

已買/未買/已付訂金（元）：未買

預算/用途：100K上下，純自用深度學習機，無遊戲需求

近期工作有涉及深度學習音訊/影像的處理，但在這方面的練習一直覺得不足。
希冀下班之餘也能有自己的設備多加練習，曾評估如Google Colab線上訓練平台(很不穩)
許久沒接觸硬體設備的配置，先於xx屋詢問NPC基本配置後，再做了些更改。

NPC CPU原本推薦AMD R9 3950(16核/32Thread)$22800，但查詢相關資料提及
1. Intel CPU 具備MKL能加速Numpy運算，目前深度學習運用較不會用到平行處理
2. AMD CPU 無內顯會佔掉一定比例VRAM
3. AMD CPU 與 N家GPU 搭配軟韌體比較會有些Bug

GPU原推薦 技嘉RTX3090 $52900
但之前依稀記得除了ASUS外，其他家於電容材料在RTX3系列用料導致運行有時有問題。
因此改為ASUS TUF-RTX3090，不知道標榜TUF的能不能更穩。

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CPU (中央處理器)：Intel i9-10900K [10核/20緒]3.7G/20M/UHD630/125W  $15700
MB      (主機板)：ASUS TUF Z490-PLUS GAMING                        $5290
RAM     (記憶體)：Kingston 32GB DDR4-3200(KVR32N22D8/32)*2         $6360
VGA     (顯示卡)：ASUS TUF-RTX3090-O24G-GAMING(1770MHz/30cm/3風扇  $49990
SSD   (固態硬碟)：美光 Crucial P5 1TB/M.2 PCIe 2280/讀:3400M/寫:3000M $4790
HDD       (硬碟)：Toshiba 3TB (64M/7200轉)                         $2450
PSU (電源供應器)：全漢 HYDRO G PRO 1000W 雙8/金牌                  $5290
CHASSIS   (機殼)：全漢 CMT520 光戰警 Plus                          $2390

其它      (散熱)：NZXT Kraken X63 28cm水冷排                       $5590
總價 (未稅/含稅)：$97160

想向PC的各專業版大詢問看看，目前的菜單有沒有需要再修正的部份。
謝謝大家！

注意1：自稱小妹或會透露自己性別的舉動要注意可能會引來不必要的紛擾，請注意。
注意2：標題是否有寫明"預算"、"用途"? 沒有請按Ctrl+x 然後按T改標題
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。
注意4：為保障您的權益，購物消費請索取統一發票，並盡量以含稅價取貨
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→ joshddd     : 深度學習的cpu要拿到i9嗎？
→ joshddd     : 我看學校有的i7配兩張3090
→ NoobCV      : 不用i9
推 cpomax      : 上雙3090然後cpu降級  機殼風扇插滿
→ jasn4560    : 機殼看要不要換個MESH的款式 散熱會更好
→ jasn4560    : 看要不要搭到LANCOOL II MESH
推 TheOneisNEO : 要跑MKL的確要用intel 但i9是否有顯著提升還真不確
→ TheOneisNEO : 定...有沒有人有經驗的?
推 yuringing   : 沒內顯哪會佔VRAM？
→ talon0222   : 雙3090就100k了 這預算哪能推雙3090
推 CardLin     : 你先確認你的深度學習框架是否支援CUDA11吧，通常要
→ CardLin     : 升級到最新版，不然RTX2080Ti相容性還是較好
→ abccmick    : 機殼這價位可以考慮SKY ONE散熱會比較好
→ njames      : 1. OpenBLAS沒有比MKL差吧？
→ njames      : 2.這個應該吃不了多少VRAM吧，沒辦法讓你多跑幾個ba
→ njames      : tch
→ njames      : 3. 雖然不知道是什麼BUG，但是有BUG真的讓我害怕極
→ njames      : 了，還是用i家好
推 yoshonabee  : 其實numpy的運算你也可以用pytorch做，這樣可以吃
→ yoshonabee  : 到gpu，MKL個人覺得沒比多核好用，如果是NLP類的ta
→ yoshonabee  : sk前處理可以很容易就寫成multiprocess
→ friedpig    : 不過以學習的角度來說 沒MKL被逼者自己多處理一些
→ friedpig    : 才學更多啊(?
推 DRnebula    : 雙卡沒用吧 一次跑兩個demo?
→ lu916115    : tensorflow pytorch 用AMD的CPU可以正常跑沒問題 ，
→ lu916115    : 3090問題在CUDA11太新 還在等修正 ，如果不跑大型ai
→ lu916115    :  先拿2060super 8G 擋著用
→ lu916115    : 有時間上急著學只能含淚買很盤的Titan RTX 24g. 如
→ lu916115    : 果是醫療影像用上雙精度要用專業顯示卡去跑
推 dc0244      : CPU不用上到i9改10700k就很強大了
→ dc0244      : SSD有沒有考慮拿sn750 1T 其他看起來還ok
→ amy79968    : ssd改sn750啊 如果跑ML不用cpu的話拿10700k就夠用了
→ amy79968    : 吧 散熱也比較不用擔心
推 suitup      : 10700k就夠了 有預算還不如衝顯卡
→ suitup      :  雖然對3090來說cpu只是零頭
→ suitup      : TUF在3000系列評比不錯 可以拿 當然 軍規跟耐用性
→ suitup      : 未必有關係就是