更新:謝謝各位大大的建議,跟老闆討論過後預計朝請廠商報小型工作站: 的單子,預算雖然說是沒有問題但也可能沒辦法買DGX@@,讓電蝦的… ... <看更多>
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萬一有哪個學生凹父母"想買台顯卡的電腦跑時下最夯的機器學習",可以把c olab的連接貼給他,或把他電腦灌成Ubuntu(更直接就是Ubuntu server版,只有terminal X ... <看更多>
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已買/未買/已付訂金(元):未買預算/用途:機器學習與深度學習CPU (中央 ... RAM,偶爾會訓練深度學習模型,故選擇價格與顯卡記憶體適中的RTX3060 ... ... <看更多>
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AI GPU的顯卡一張都要破萬起跳,Google的Colab免費提供GPU資源給予學習使用,免費的 ... 看到"免費gpu運算資源(K80-12G RAM)停住了,請問這除嗽甚度學習也可算圖嗎。 ... <看更多>
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已買/未買/已付訂金(元):未買預算/用途:深度學習跑AlphaFold 先前有在板上問過一次, 有稍微升級過並挑選大哥卡CPU挑有內顯的避免顯卡壞掉就沒 ... ... <看更多>
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Stable Diffusion 有強大生成能力和泛用性,模型可直接用消費級顯卡 ... 卸任特斯拉AI 總監後,於YouTube 頻道開了2 小時多的機器學習Python 入門課。 ... <看更多>
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台灣社會團體查詢網,深度學習的16堂課pdf,深度學習的16堂課電子書,深度學習的16堂課評價,深度學習於電腦視覺ptt,李宏毅機器學習PTT,深度學習ptt,深度學習的技術PTT, ... ... <看更多>
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機器學習顯卡ptt 在 Ssd 推薦ptt - Ora L'aigle Des Crocsmalins 的推薦與評價
... 便宜的要看通道有沒有物理上的連結,除非你不裝顯卡,不/→ menchian: ... 容量適中就行(SSD固態硬碟第1頁) PTT推薦因為要跑機器學習,資料有G, ... ... <看更多>
機器學習顯卡ptt 在 深度學習裝機指南:從GPU到顯示器,全套硬體最新推薦 的推薦與評價
顯卡 (GPU)是深度學習的重要部件,甚至比CPU更重要。 ... 在華盛頓大學讀博,主要研究知識表達、問答系統和常識推理,曾在UCL機器學習組和微軟實習。 ... <看更多>
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有人說deep learning用cpu跑是開玩笑, 就我個人一個多月以來學習經驗, 這一半是... tensorflow跟keras ... 「機器學習深度學習ptt」+1 [請益] | 深度學習書ptt. ... <看更多>
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要自組AI深度 學習 訓練用的電腦時,選購Nvidia GPU總有太多的型號讓人不知如何挑選,我以自身的經驗說明影響GPU的重要參數並將GTX與RTX系列的價格與 ... ... <看更多>
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... 未買預算/用途:預算50K~55K不含螢幕,想玩3A開中高特效+跑機器學習+虛擬器CPU ... 黑-超頻散熱片)(雙通)(CL 16-18-18)E-Die VGA (顯示卡):LHR)EVGA RTX3070 XC3 ... ... <看更多>
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除了機器學習跟死都要光追的理由明明就很香 12/10 11:24. → toco0805: 不會燒這點就輸了 12/10 ... k5648550577: 過60詞綴顯卡路過留 12/10 11:43. ... <看更多>
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湯漢林表示:「就多數(機器學習)的晶片業者來說,軟體是最大罩門。超微以往的強項就是軟體層面 ... 隔壁顯卡大戰是差不多已經落幕惹拉戰場轉移到AI. ... <看更多>
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... 倍,繪圖處理提升最快達6倍,還有最先進的神經網路引擎,使機器學習速度提升最 ... 六核心記憶體:DDR 固態硬碟:威剛顯示卡:華碩網路價小型電腦64G/ : 以迷你PC ... ... <看更多>
機器學習顯卡ptt 在 [請益] 一般個人電腦升級深度學習機- 看板PC_Shopping 的推薦與評價
大家好,我個人電腦的配備如下:
CPU (中央處理器):AMD【八核】Ryzen 7 2700X
MB (主機板):華碩 CROSSHAIR VII HERO
RAM (記憶體):金士頓 HyperX Predator DDR4 3200 16G(8G*2)
VGA (顯示卡):華碩 STRIX-RTX2070-O8G-GAMING
HDD (硬碟):WD 藍標 1TB(WD10EZEX) /7200轉/SATA3/64MB/三年保固
SSD :Plextor M9PeGn 512G/M.2 PCIe 2280/讀:3200M/寫:2000M/TLC/五年
DVD-RW (燒錄機):不用
PSU (電源供應器):CM(酷碼)MWE GOLD 650W
CHASSIS (機殼):be quiet! Pure Base 600(橘邊透側)
最近個人研究需求(做deep learning的影像處理)有一筆經費可用(大約3w)來升級配備,
目前想升級的部分是顯卡升到RTX 3080、RAM升到32GB,電供升到750W。
想請問:
1. 若以做深度學習來說,3W經費升級這些部分是OK的嗎?
2. 在RTX 3080看到有許多版本,以做深度學習來說,"EVGA RTX 3080 FTW3 ULTRA GAMING"
和"技嘉RTX 3080 GAMING OC"會有差異嗎?
謝謝各位大大!
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 182.235.248.47 (臺灣)
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※ 編輯: SIGNAL2017 (182.235.248.47 臺灣), 11/14/2020 13:38:28
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