已买/未买/已付订金（元）： 未买
预算/用途： 200k左右 / 工作用 Deep Learning 工作站
CPU (中央处理器)：Intel i7-12700K【12核/20绪】3.6G $ 12800
MB (主机板)：华擎 Z690 Taichi 太极(ATX/1H2T) $ 16900
RAM (内存)：芝奇G.SKILL幻锋戟RGB 16*2 D5-5600 CL36银 $ 11190
VGA (显示卡)：技嘉 AORUS RTX 3090 XTERME 24G (31.9cm) *2 $127980
Cooler (散热器)：猫头鹰 NH-D15S chromax.black 高16cm $ 3665
SSD (固态硬盘)：Samsung 980 PRO 1TB NVMe Gen4/M.2 PCIe $ 5288
Samsung 870 QVO 4TB/2.5吋 $ 10990
HDD (硬盘)：无
PSU (电源供应器)：全汉 CANNON PRO 2000W 双8/全模 $ 13900
CHASSIS (机壳)：Fractal Design Define 7 黑 显卡长46.7/CPU高18.5 $ 5590
MONITOR (萤幕)：无
Mouse/KB (鼠键)：无
OS (作业系统)：Ubuntu 18.04 LTS / Ubuntu 20.04 LTS
其它 (机壳风扇)：猫头鹰 Noctua NF-A12x25 PWM chromax.black.swap $ 1225
ARCTIC P12 PWM 12公分聚流控制风扇 *6 $ 2100
总价 (未税/含税)： $211718
因为工作上的需要，老板要我开一张200k左右的单子给他(公费)
目前预计会跑 CNN/RNN 的 model，也会用到 CUDA 加速
关于这张单有一些问题想请教电虾版的版友 <(_ _)>
1.CPU部分，有稍微在版上搜索一下Deep Learning 关键字的菜单，看到有些人会建议拿
i9-9900k的CPU，有点好奇Deep Learning 应该都用GPU来训练，目标把 GPU core 和 GRAM
拉到顶来加速训练，而CPU的部分应该拿个i7或i5等级的就够了，为什么会建议拿i9等级
的呢?
2.关于power的部分，CPU TDP 为125w，显示卡1张 TDP 435w，2张就870w
MB、RAM、SSD 等估算50w左右
看到power 要拿 “TDP加总后乘以2”的规格
经计算 (125w + 870w + 50w)*2 = 2090w
而台湾目前有2000w 规格的 power 只有全汉
Cooler Master 2000w 只有印度有供货，振华2000w 经洽询则未在台湾销售
感觉power方面有点紧绷，想请问power方面该如何配置比较好?
或是考虑购买机架式工作站?
3.承上，显示卡的部分，配置2张目的是为了加快训练，或是下不同的hyper parameter
同时训练2个model，这部份希望能维持2张显示卡。
另外也想请教显示卡拿FE 或是一般市售版本是否在训练上有所差异?
4. 硬盘的部分，目前规划980 PRO 1TB (M2 SSD)当系统碟，870 QVO 4TB (SATA SSD)当
资料碟，存放dataset，请问这部分是否有需要更动的地方?
以上
谢谢电虾版 <(_ _)>
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