100tr Case only, Deep Learning Workstation, 1 x RTX 2080ti, Stability and Extension

Bảo râu từng có lần làm cái clip ghi tiêu đề là Chúng tôi tư vấn hay quyết định cấu hình máy cho khách như thế nào. Trong clip thì sau một hồi chém gió anh ấy bảo mình chả quyết/tư vấn gì cả khách của mình họ biết họ cần gì và họ tự quyết hết. Rồi chỗ khác lại nói như thím ở trên nói. Đúng kiểu lưỡi không xương nhiều đường lắt léo.

vậy mà trên voz này lắm thằng vẫn bưng bô đếm ko xuể, méo hiểu nổi :confused:
 
Mình cần tư vấn build case tầm 100tr để làm Deep Learning workstation. Mình không rành về phần cứng chỉ có một số yêu cầu như sau:
  1. Budget tầm 100tr
  2. VGA card RTX 2080ti
  3. Intel hay AMD đều ok
  4. 64 GB RAM
  5. Yêu cầu về sự ổn định, tương thích phần cứng, có thể chạy Windows 10 và Linux, đặc biệt không bị các vấn đề về driver, chạy bền trong thời gian dài liên tục (ví dụ 3 tháng không tắt máy).
  6. Có khả năng nâng cấp sau này đặc biệt ở VGA và CPU. Ví dụ hiện tại là 1 card RTX 2080ti, sau này có thể thêm 2 card, 4 card với NVLink SLI. Có thể thay thế bằng các dòng CPU mới ra sau này.
Cám ơn mọi người.
2 card thì ko có j để bàn, riêng 4 card mà cắm trực tiếp ko chơi riser thì lưu ý mấy điểm sau:
  • Main X299 hoặc TRX40: phải là loại có 4 khe PCI-Express cách đều nhau (khe 1, 3, 5, 7) => 1 số option khác bao gồm: Z390 Godlike/X570 Godlike/Asus Z10PE-D8 WS (con D16 WS khe PCI-E đầu tiên bị cấn khe ram) - nếu ko quan trọng hiệu năng CPU chỉ quan tâm tới GPU/CUDA
  • CPU Intel loại 40 lane đổ lên, AMD thì khỏi phải lo nếu chọn TRX40 (chỉ lo tiền ko đủ)
  • VGA muốn chạy 4 thì phải chọn từ đầu con nào KO được dày quá 2 slot, ngon rẻ thì là bản lồng sốc hút gió từ đuôi thổi ra đít case, loại bình thường quạt vga trên hút nhiệt của vga dưới nên chỉ có chết nóng cả 3 thằng ở trên. Ngon nhất là đầu tư bản kẹp tản AIO kèm fan lồng sóc của hãng.
  • Main tốt nhất nên có cụm Power button nằm phía trên khu ram, tránh trường hợp gắn 4 card nó block luôn cái khu cắm dây front panel - hoặc chọn VGA vừa mỏng 2 slot vừa ko che mất cái khu front panel
Nếu chủ thớt nghiêm túc đầu tư thì pm mình, mình cũng tự build mấy cái workstation cho tụi nhân viên dùng làm data modelling vs mày mò AI - Tensorflow đây - nếu cần báo giá mình xin hộ giá tốt từ shop cho :D
 
Last edited:
Là 1 cục cứt bố đời :sleep: trên này cũng có lắm anh bưng bô lắm. Mua hàng thì chồng tiền, đéo được biết cấu hình cơ
:eek: vãi ném cả cục tiền mà không biết cấu hình cho đến khi nhận hàng luôn á ?
 
Em gửi bác dàn dual xeon ạ

1590401681348.png
 
Deep Learning Workstation
Món này chắc phải CPU mạnh nhất nhiều luồng nhất để xử lý nhỉ, card đồ họa có dùng làm gì ko, đợi mãi ko thấy case amd nào :burn_joss_stick:
 
Tầm này cứ qua BRS mà phang ông ơi, lên voz lại kiểu đẽo cày giữa đường. Không chừng tư vấn xong lại loạn quá lắp H310 9900X tản stock thì ăn IoI
 
Deep Learning Workstation
Món này chắc phải CPU mạnh nhất nhiều luồng nhất để xử lý nhỉ, card đồ họa có dùng làm gì ko, đợi mãi ko thấy case amd nào :burn_joss_stick:

Tensorflow xài GPU để xử lý bạn ơi. Thằng nổi tiếng về deep learning hiện nay là NVdia ấy. mà én vi thì mạnh về gì thì chắc ae biết rồi.
CPU đi kèm thì chắc là hạn chế tình trạng choke thôi
 
2 card thì ko có j để bàn, riêng 4 card mà cắm trực tiếp ko chơi riser thì lưu ý mấy điểm sau:
- Main X299 hoặc TRX40: phải là loại có 4 khe PCI-Express cách đều nhau (khe 1, 3, 5, 7) => 1 số option khác bao gồm: Z390 Godlike/X570 Godlike/Asus Z10PE-D8 WS (con D16 WS khe PCI-E đầu tiên bị cấn khe ram) - nếu ko quan trọng hiệu năng CPU chỉ quan tâm tới GPU/CUDA
- CPU Intel loại 40 lane đổ lên, AMD thì khỏi phải lo nếu chọn TRX40 (chỉ lo tiền ko đủ)
- VGA muốn chạy 4 thì phải chọn từ đầu con nào KO được dày quá 2 slot
- Main tốt nhất nên có cụm Power button nằm phía trên khu ram, tránh trường hợp gắn 4 card nó block luôn cái khu cắm dây front panel - hoặc chọn VGA vừa mỏng 2 slot vừa ko che mất cái khu front panel
Nếu chủ thớt nghiêm túc đầu tư thì pm mình, mình cũng tự build mấy cái workstation cho tụi nhân viên dùng làm data modelling vs mày mò AI - Tensorflow đây - nếu cần báo giá mình xin hộ giá tốt từ shop cho :D

Cái vụ mainboard cắm được cả 4 khe PCI-e cùng lúc chắc con này ok bác nhể?
https://www.gigabyte.com/Motherboard/TRX40-DESIGNARE-rev-10#kf
 
Cái vụ mainboard cắm được cả 4 khe PCI-e cùng lúc chắc con này ok bác nhể?
https://www.gigabyte.com/Motherboard/TRX40-DESIGNARE-rev-10#kf
main TRX40 thím xem rv rồi chọn

với lại thím build máy nhu cầu đặc thù và kinh phí lớn thế nghĩ nên tham khảo nhiều nguồn, reddit chẳng hạn. Nói thẳng ra ở đây người ngâm cứu và thực sự có kinh nghiệm về mảng này ít, hoặc chẳng thèm lướt sang đây.
 
Cái vụ mainboard cắm được cả 4 khe PCI-e cùng lúc chắc con này ok bác nhể?
https://www.gigabyte.com/Motherboard/TRX40-DESIGNARE-rev-10#kf
Nếu b chỉ có 100tr thì khó chọn con main đấy đc, main 20 củ + con cpu bèo nhất là 3960X cũng 35 củ => hết 55 củ cho riêng main cpu.
Theo mình b nên lấy X299X Aorus Master + 10900X tầm khoảng 26 củ (tuy con main này ko có cụm Power button trên khu ram nhưng cái đấy khi nào gắn 4 card vẫn có thể nối dây đơn giản). Còn lại tiền đập vào vga, ram, case (4 card ko chơi case nhỏ đc), nguồn (kéo đc 4 con 2080ti thì nguồn cũng ko rẻ đâu)
 
Nếu ko quan trọng hiệu năng đơn nhân cpu + ko cần cắm nhiều ổ NVMe thì:
Main Asus Z10PE-D8 WS: ~ 13 củ
CPU 2 con Xeon E5-2xxx v3: (cùi nhất nhưng vẫn đủ 40 lane) cỡ 2 củ/2 con
Ram Samsung ECC DDR4 32GB: 2,5 củ 1 thanh, muốn cắm 64 hay 128 thì cứ nhân lên
 
Deep Learning Workstation
Món này chắc phải CPU mạnh nhất nhiều luồng nhất để xử lý nhỉ, card đồ họa có dùng làm gì ko, đợi mãi ko thấy case amd nào :burn_joss_stick:
Card đồ họa là chủ yếu mà, càng nhiều, càng mạnh, càng nhiều nhân cuda càng tốt :sleep:
 
Làm DL, AI chỗ mình thì code đưa lên chạy trên grid dùng Sun Grid Engine (SGE). Trong Grid này là các máy như là hệ thống dưới chữ ký của mình, mình nghĩ tầm dưới 1000 máy :D Còn chạy Threadripper+2080Ti cho những cái cần chạy cá nhân thì mình nghĩ ổn. Nên bạn thớt cứ tham khảo thêm, nhưng mình nghĩ cấu hình cơ bản thế là ổn.
 
Bác tham khảo qua nhé:

CPU: INTEL CORE I9 9900X 3.5G up 4.4G | 10 CORE | 20 THREAD
➤ MAINBOARD: ASUS PRIME X299-A
➤ TẢN NHIỆT: COOLERMASTER MASTERAIR MA620P RGB
➤ RAM: GSKILL TRIDENT Z RGB 64G/3000 ( 4x16G )
➤ SSD: SAMSUNG 970EVO 1TB NVMe M.2 PCIE - RW 3400Mb/s
➤ HDD: OPTION KHÁCH TỰ CHỌN
➤ VGA: 2 x NVIDIA RTX 2080Ti 11G GDDR6
➤ NGUỒN: COOLERMASTER V1000 1000W 80PLUS GOLD
➤ CASE: COOLERMASTER MASTERBOX 5 BLACK
Giá 113tr

------------------------------------------------------------------

Giảm cấu hình hoặc tăng theo yêu cầu cho phù hợp

tư vấn inbox hoặc call trực tiếp sdt dưới đây:

Hàng sẵn tại PCK gaming

D/c : 122 ngõ 75 Giải Phóng

Đt: 0328.990.489
Stk: 21210000815350
110 củ mua được con cpu 10 core, thêm 1 cửa hàng vào black list :stick
 
Tensorflow xài GPU để xử lý bạn ơi. Thằng nổi tiếng về deep learning hiện nay là NVdia ấy. mà én vi thì mạnh về gì thì chắc ae biết rồi.
CPU đi kèm thì chắc là hạn chế tình trạng choke thôi
Deep learning nó cần nhiêù luồng để đọc dữ liệu vào ko bị nghẽn, nhiều RAM cũng là mục đích này là chủ yếu.
 
Chủ thớt phải chú ý 2 vấn đề sau:
- Nếu xác định chơi TRX40 để sau này đủ lane cắm 4 card thì nhất định phải chơi tản nước. 4 cái card chen nhau sát sạt vào trong case, lúc training mấy chục tiếng kiểu gì cũng quá nhiệt, giảm hiệu năng, chưa kể card lắp như vậy phải chọn loại lồng sóc, vừa ồn vừa hiệu năng thấp. Nguồn nuôi 4 cái 2080ti thì cũng phải cỡ 1200~1600W, vừa đắt vừa hiếm
- Muốn chơi khí cho đơn giản thì xác định chơi 2 card thôi, như vậy thì hạ xuống R9 3900x là được rồi, và có thể cắm 2 card custom 3 quạt luôn cũng đc, cũng đỡ tiền main và CPU rất rất nhiều.
Cái tiền đổ vào 1 case 4 card thì có thể dư để tách làm 2 case 2 card đấy, tùy mô hình của thớt có hỗ trợ multi GPU hay ko mà thôi. Ví dụ 1 case 4 card của bạn mình mới dựng, do Phúc Anh custom, giá 350 củ
95032637_173778437214390_6583127576963710976_n.jpg


MÌnh cũng đang có nhu cầu build case chạy DL cho công ty, cũng tìm hiểu hơn 1 tháng nay, cuối cùng chốt lại là chạy 2 card, và đang chờ 3080ti ra để build 1 thể, 2 card 3080ti là đủ rồi
 
Last edited:
Back
Top