预算$10000以内PC配置求推荐

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[1 楼] tarus [泡菜] 24-5-14 13:17 用途是deep learning，预算上限10000美元。有以下几点考虑： 1、这个预算有点尴尬，买工作站不够。自己攒PC又有点多。所以，不必一定用满预算，合理即可。 2、用linux，不考虑apple 3、主板有点难选，不想用游戏主板，但是没有看到更好的选择，主要考虑是稳定可靠。 4、最好是128G内存，没有找到太合适的，单条64G的似乎没看到 5、考虑AMD的CPU，过去几年没用过Intel的CPU 6、不打游戏，显示器刷新频率没啥要求，4k32寸就好。兼顾处理图片。 7、存储也没有太多要求，不要求大容量。觉得2T或者4T nvme ssd就好求推荐配置，谢谢！ tarus 编辑于 2024-05-14 13:31
[33 楼] tarus [泡菜] 24-5-16 06:36 duoduobear 发表于 2024-05-16 03:56 这里有现成的整机。可以参考这个配置。自己组应该价格更好点吧。$10000可以多加一个4090或者换成更大显存的计算卡。当前$8899的配置：
[32 楼] duoduobear [Canon论坛版主] 24-5-16 04:17 深入学习用途的GPU对比
[31 楼] duoduobear [Canon论坛版主] 24-5-16 03:56 这里有现成的整机。可以参考这个配置。自己组应该价格更好点吧。$10000可以多加一个4090或者换成更大显存的计算卡。当前$8899的配置：
[30 楼] luckcat [资深泡菜] 24-5-15 14:28 tarus 发表于 2024-05-15 12:45 请问为什么租更好？是更便宜还是这个预算买到的pc性能不胜任这个需求？比方两个A100这种配置，1万刀肯定是买不到的，但是租的话，1万刀可以租差不多240天了。如果是一个A100的配置，差不多可以租一整年。假如项目几个月内就可以做完，就完全没有必要买一台服务器，租一个是更好的选择。而且租来的A100，效率比4090更高，完成时间只会更快。如果是长时间需要，那就还是买一台划算，毕竟几年后，硬件多少还能剩下点残值，这个帐只有自己能算明白。
[29 楼] Trompette [泡菜] 24-5-15 13:50 zoomer 发表于 2024-05-15 13:34 你有多少东西要跑？在现在的配置上要跑多久？租的话，一个是省的维护这坨基础的东西，二是可以调动更快更多的资源更快的拿到结果，三来这些平台很花钱，如果你要跑的东西不是24小时不停占用的话，那其实总投资是很贵的，而且过段时间自己搭的平台过时了岂不是又要投入... 实际上还是需要买一套放在本地用最小数据集调试训练算法（包括多卡调度），帮助估算正式数据的机时云GPU负责用真数据训练（速度和扩展性远不是DIY能比的）训练完的网络，可以继续放在本地机器上做推理
[28 楼] 龍蝦 [泡菜] 24-5-15 13:39 4090非阉割版还能平价买到吗？
[27 楼] zoomer [陈年泡菜] 24-5-15 13:34 tarus 发表于 2024-05-15 12:45 请问为什么租更好？是更便宜还是这个预算买到的pc性能不胜任这个需求？你有多少东西要跑？在现在的配置上要跑多久？租的话，一个是省的维护这坨基础的东西，二是可以调动更快更多的资源更快的拿到结果，三来这些平台很花钱，如果你要跑的东西不是24小时不停占用的话，那其实总投资是很贵的，而且过段时间自己搭的平台过时了岂不是又要投入？要算下总账，租还是自己买更合算，更合理
[26 楼] tarus [泡菜] 24-5-15 12:45 zoomer 发表于 2024-05-15 11:54 这种真心建议走云GPU了，无非是在哪里租的事情。本地处理图片视频，1W￥，最多2W￥的PC就很够用了，剩下的钱去租用云GPU。请问为什么租更好？是更便宜还是这个预算买到的pc性能不胜任这个需求？
[25 楼] zoomer [陈年泡菜] 24-5-15 11:54 这种真心建议走云GPU了，无非是在哪里租的事情。本地处理图片视频，1W￥，最多2W￥的PC就很够用了，剩下的钱去租用云GPU。
[24 楼] 臭手 [老坛泡菜] 24-5-15 11:08 Tery 发表于 2024-05-14 15:15 10000美金啊，这个给整不会了，除非上品牌机的工作站，不然很难花掉这么多同不会，只能旁观了。这辈子没接触过7万淫民币自己攒机的场景，真不会。瞎掺和也是露怯，只能围观助威了。
[23 楼] ChK [陈年泡菜] 24-5-15 10:43 tarus 发表于 2024-05-15 09:06 医学图像，数据量会比较大如果图片尺寸不大，只是数量多，那就是需要比较多的算力，如果单图尺寸大，就算做个简单的UNET模型，显存也是瓶颈，总之要自己摸一段时间才会有比较深的体会。
[22 楼] tarus [泡菜] 24-5-15 09:06 ChK 发表于 2024-05-15 07:21 要看具体的应用和数据，比如我想训练个简单的分割模型来处理大图，显存就明显不够用，24g的卡也只能训练1000多点的素材，就算只做推理，也只能跑1600点左右的图。而我需要至少能对3000点以上的图做精确分割，差了四倍的数据量。医学图像，数据量会比较大
[21 楼] Trompette [泡菜] 24-5-15 07:53 tarus 发表于 2024-05-15 04:52 这个似乎超预算啦嗯，我也是随便举个例子，大概思路是这样的先选 A 家的 U（一分钱一分货，没有绝对好坏） - 线撕Pro支持全血的PCIe通道和8通道内存 - 服务器版霄龙主打超多核心但低主频 - 普通线撕PCIe通道和内存带宽都比Pro减半 - 普通锐龙PCIe通道和内存带宽和普通线撕一样，核心数上限16个线撕 Pro：绝对性能 - 入门丐版不贵，设计和做工非常好 - 可以从DIY市场另外买内存SSD显卡扩充 - 缺点：线撕Pro没有零售，需要一次买到位（中配开始极贵） - 线撕Pro 7000（DDR5）：Lenovo P8, Dell 7875, HP Z6 G5 A - 线撕Pro 5000（DDR4）：Lenovo P620, Dell 7865, 超微 A+（估计明年能捡垃圾）服务器版霄龙：性价比无敌 - 放地下室可保留服务器机架式机箱 - 普通家用有超大机箱加4x 4090 分体水 - 普遍进入捡垃圾模式，咸鱼满地 - 缺点：只有DDR4，而且CPU主频不高普通线撕虽然能DIY，但节省有限 - 配足显卡之后恐怕会纠结，为何当初不上 Pro
[20 楼] ChK [陈年泡菜] 24-5-15 07:21 tarus 发表于 2024-05-14 23:07 tensorflow, cnn, rnn ...... 要看具体的应用和数据，比如我想训练个简单的分割模型来处理大图，显存就明显不够用，24g的卡也只能训练1000多点的素材，就算只做推理，也只能跑1600点左右的图。而我需要至少能对3000点以上的图做精确分割，差了四倍的数据量。发布自安卓客户端
[19 楼] tarus [泡菜] 24-5-15 04:52 Trompette 发表于 2024-05-14 15:35 Lenovo Thinkstation P8 吧，颜值性能和散热设计无可挑剔。大头是CPU和显卡，你可先定个分配比例全给CPU的话：7975wx（32核64线），16G，无显卡，512G SSD，1400W电源，8274刀剩下加内存显卡SSD，基... 这个似乎超预算啦
[18 楼] tarus [泡菜] 24-5-14 23:07 ChK 发表于 2024-05-14 22:39 如果单卡够用就买大显存的单卡吧，大多数的模型其实对CPU的要求并不高，直接用普通PC的架构上DDR5高速内存就行了。总之，先评估需求再去找硬件，您这看起来都没有明确的需求 tensorflow, cnn, rnn ...
[17 楼] 瞬间的震撼 [资深泡菜] 24-5-14 22:58 ChK 发表于 2024-05-14 22:55 就算只需要高算力几乎也没法同时用两张4090做一个模型的训练，最多是并发同时训练两套模型。两卡之间用PCIE交换数据瓶颈限制太大了 .....你自己研究数据ML就行自己的程序自己的数据源自己ML 可以调用很多个GPU
[16 楼] ChK [陈年泡菜] 24-5-14 22:55 瞬间的震撼发表于 2024-05-14 22:48 因为楼主没有说是什么软件什么环境Deep Learning 很多数据训练环境是不需要高显存但需要多算力的。这东西分很多个方向，情况不一样。我以前训练过一些数据不需要大显存但需要一定算力当年用的是2张1080Ti 就算只需要高算力几乎也没法同时用两张4090做一个模型的训练，最多是并发同时训练两套模型。两卡之间用PCIE交换数据瓶颈限制太大了 ChK 编辑于 2024-05-14 22:56
[15 楼] 瞬间的震撼 [资深泡菜] 24-5-14 22:48 ChK 发表于 2024-05-14 22:36 你这4090只能单张使用，买这么多只能提供多几个并发应用，对需要大显存的训练或应用并没有帮助啊因为楼主没有说是什么软件什么环境Deep Learning 很多数据训练环境是不需要高显存但需要多算力的。这东西分很多个方向，情况不一样。我以前训练过一些数据不需要大显存但需要一定算力当年用的是2张1080Ti
[14 楼] ChK [陈年泡菜] 24-5-14 22:39 tarus 发表于 2024-05-14 22:14 我也没用过多卡，没经验。就现有的需求似乎单卡够用如果单卡够用就买大显存的单卡吧，大多数的模型其实对CPU的要求并不高，直接用普通PC的架构上DDR5高速内存就行了。总之，先评估需求再去找硬件，您这看起来都没有明确的需求
[13 楼] ChK [陈年泡菜] 24-5-14 22:36 瞬间的震撼发表于 2024-05-14 17:54 既然是Deep Learning用途,因为不知道运行于何种软件环境中按当下主流的CUDA加速环境来配置暂时也不清楚这个电脑是放在家中还是放在工作室环境中，姑且按照家用环境拟定了一个DeepLearning计算平台 CPU AMD EPYC 774... 你这4090只能单张使用，买这么多只能提供多几个并发应用，对需要大显存的训练或应用并没有帮助啊
[12 楼] 瞬间的震撼 [资深泡菜] 24-5-14 22:21 tarus 发表于 2024-05-14 22:09 非常感谢！EPYC+supermicro这个很棒我推荐的这配置挺好的，稳定性好有一定计算力适合家用价格也合适因为这套配置有3个GPU，功耗比较大，执行计算任务时需开空调降温。很多服务器机箱和电源或者类似的准系统配置，噪音很大，放家里受不了，只能放机房或者单独给他准备一个房间/地下室之类。这也是为什么没有给你推荐Supermicro的机箱电源以及类似的服务器准系统的原因。
[11 楼] tarus [泡菜] 24-5-14 22:14 ChK 发表于 2024-05-14 15:15 这里好像没人讨论过多卡机的配置问题，你得先说说需求吧，单卡的显存够不够，比如A6000 48G，如果够，直接买一块插普通PC上最省事。如果要96G，那就X宝找那些做二手的买4卡3090整机，这你预算肯定够。问题是4卡的组合可能软件配置会复杂一些，也... 我也没用过多卡，没经验。就现有的需求似乎单卡够用
[10 楼] tarus [泡菜] 24-5-14 22:09 瞬间的震撼发表于 2024-05-14 17:54 既然是Deep Learning用途,因为不知道运行于何种软件环境中按当下主流的CUDA加速环境来配置暂时也不清楚这个电脑是放在家中还是放在工作室环境中，姑且按照家用环境拟定了一个DeepLearning计算平台 CPU AMD EPYC 774... 非常感谢！EPYC+supermicro这个很棒
[9 楼] 瞬间的震撼 [资深泡菜] 24-5-14 17:54 tarus 发表于 2024-05-14 13:17 用途是deep learning，预算上限10000美元。有以下几点考虑： 1、这个预算有点尴尬，买工作站不够。自己攒PC又有点多。所以，不必一定用满预算，合理即可。 2、用linux，不考虑apple 3、主板有点难选，不想用游戏主板，但是没有看到... 既然是Deep Learning用途,因为不知道运行于何种软件环境中按当下主流的CUDA加速环境来配置暂时也不清楚这个电脑是放在家中还是放在工作室环境中，姑且按照家用环境拟定了一个DeepLearning计算平台 CPU AMD EPYC 7742 64C128T 主板 SuperMicro H12SSL-I服务器主板内存 DDR4 64G ECC 8(最高支持2TB）硬盘 Micro NVME SSD 2T 显卡GTX 4090 24G 3 电源 SeaSonic Prime 1600W 机箱 Lianli V3000 Plus 这个配置整体技术较为成熟，按GPU性能优先兼顾运行稳定性进行配置，散热方案为风冷。因为主板PCI-E插槽布局，GTX4090要上三张，就买公版的卡，非公版散热器厚度比较厚可能会有遮挡。如果有自行安装调试水冷散热器的余力。可以上四张GTX4090，电源不用动。这个机箱空间大而且安静而且有一定的水冷安装空间多GPU环境可以稳定长期运行。
[8 楼] washu [泡菜] 24-5-14 16:12 tarus 发表于 2024-05-14 13:17 用途是deep learning，预算上限10000美元。有以下几点考虑： 1、这个预算有点尴尬，买工作站不够。自己攒PC又有点多。所以，不必一定用满预算，合理即可。 2、用linux，不考虑apple 3、主板有点难选，不想用游戏主板，但是没有看到更好的选择，主要考虑是稳定可靠。 4、最好是128G内存，没有找到太合适的，单条64G的似乎没看到 5、考虑AMD的CPU，过去几年没用过Intel的CPU... DIY 市场的话刚才说了华擎的 790 主板，其实阿索斯的价格也差不多，不过你要按摩店就不太清楚 btw. W790 不是 Z790，后者是电竞主板，前者是 DIY 工作站主板
[7 楼] washu [泡菜] 24-5-14 16:07 Tery 发表于 2024-05-14 15:15 10000美金啊，这个给整不会了，除非上品牌机的工作站，不然很难花掉这么多你就算买个华擎这种牌子的 790 主板都要一千刀，加上 32 核 4 代志强，楼主预算能去掉一半多再把机箱电源内存硬盘啥的配上，剩下那点钱买个老黄的算力强点的 GPU 都够呛（790+Xeon 是举个荔枝，楼主要的貌似是按摩店）
[6 楼] Trompette [泡菜] 24-5-14 15:39 如果Deep learning（训练），不是普通推理的话，直接买云GPU机时吧
[5 楼] Trompette [泡菜] 24-5-14 15:35 Lenovo Thinkstation P8 吧，颜值性能和散热设计无可挑剔。大头是CPU和显卡，你可先定个分配比例全给CPU的话：7975wx（32核64线），16G，无显卡，512G SSD，1400W电源，8274刀剩下加内存显卡SSD，基本10000刀用完其实我建议等AI PC形势明朗再说，后面CPU很可能集成NPU，就不怕被NV敲骨吸髓了