DeepLearning 計算機調達

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• Base Model
  
  • https://www.pc-koubou.jp/products/detail.php?product_id=661946
  • 部品を買い集めるよりも BTO のほうが安かった
  • まぁ、頑張れば多少は安くなったかもしれないけど、相性とかめんどくさいので BTO である程度組んでもらうのが良いかなと
  • 特に GPU 周りの相性がめんどう。そもそもケースに入るか、電源容量はどれくらい必要か、冷却が追いつくか...
• Spec

  CPU	Core i5-8500 6Core 6Thread 3.0GHz-4.1GHz 65W
  MEM	32GB G.SKILL 8GB×4
  SSD	512GB intel SSD 660p (NVMe M2.SSD)
  HDD	1TB
  GPU	Geforce RTX 2070

• あとは、おもちゃ箱にあった
  • Display 22inch、WSXGA+(1680×1050)
    • セットアップが終わったら SSH 経由 (PyCharm Pro) で Macbook から使うつもりなので、再び押入れに
  • DVI-HDMI 変換コネクタ
    • 画面出力には CPU 内蔵の UHD630 を使って、GPU は機械学習に専念させる
    • でもオンボードのディスプレイ出力は DVI のみ
    • DVI と HDMI はピン互換なので、変換コネクタで変換できる
  • Buffalo の USB-Wifi (rt2800 usb)
• BTO のオプションにメモリスロット全部盛りがなかったので、別に購入してあとで追加した

• とりあえずミニタワーに収まる計算機を調達
• 電源容量計算 → https://outervision.com/power-supply-calculator
• CPU は、科学計算に Hyper Threading 要らなくて、TDP 65W → 8 Gen Core i5 (6 Core)

  CPU	Arch	Core	Thread	Clock	TDP
  i5-8400	Coffee Lake-S	6	6	2.8GHz-4.0GHz	65W
  i5-8500		6	6	3.0GHz-4.1GHz	65W
  i7-8700		6	12	3.2GHz-4.6GHz	65W
  i5-8600K		6	6	3.6GHz-4.3GHz	95W
  i7-8700K		6	12	3.7GHz-4.7GHz	95W
  i5-9600K	Coffee Lake-Refresh-S	6	6	3.7GHz-4.6GHz	95W
  i7-9700K		8	8	3.6GHz-4.9GHz	95W
  i7-9900K		8	16	3.6GHz-5.0GHz	95W

• GPU は、2018末時点で 価格 と TDP で考えた結果 2070 にした

  GPU	Arch	CUDA	Tensor	MEM	TDP
  RTX2080Ti	Turing	4352	544	11GB	250W
  RTX2080		2994	368	8GB	215W
  RTX2070		2304	288	8GB	185W
  GTX1080Ti	Pascal	3584	-	11GB	250W
  GTX1080		2560	-	8GB	180W
  GTX1070		1920	-	8GB	180W

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