為了機器學習把MacBook Pro換成 Asus TUF Gaming 全家桶

Alvin Cho
Sep 16, 2021

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近來的工作打亂我的計畫,原本想要多學習一些區塊鏈技術,尤其是Cardano和Plutus。但工作需要一些自然語言處理的應用,所以就重拾荒廢一段時間的機器學習,為客戶做了一些NLP在金融方面的應用。無可避免的終於在算力上遇到了瓶頸,想要使用深度學習和BERT,Nvidia的GPU還是首選。自己使用了多年的蘋果生態系變得無用武之地,即使是最高等級的 i9 MacBook Pro,還是無緣使用與蘋果翻臉的Nvidia GPU。

公司給的Dell Latitude配置不低,但習慣使用自己的 Mac讓它吃灰很久了.i7 32GB RAM, GPU是 GeForece MX150,2GB RAM,384 Tensor Cores,跑一些模型毫無懸念地很快就掛了。這是台很高檔的辦公電腦,但 GPU 太差了。終於痛下決心把蘋果生態系捨棄一半,出售 MacBook, MacMini,雷電3等設備,換一台桌上型的 Windows。換用 Windows之後就把這台Dell筆記本當做日常使用。

Dell Latitude 5501 跑分感人

我大概有二十年沒組裝過桌上型電腦,著實研究了好幾天。現在的電腦市場太複雜,自己組裝都不知道該從何下手。在淘寶買了華碩的 TUF Gaming全家桶+RTX 3080。正好趕上顯卡的漲價潮,30系溢價都超過30%,不過可能會越來越貴,自用的就選合適的就行,不需要在意是漲是跌。

TUF系列是華碩的中階產品,其實我也不太清楚這系列到底合不合我用。高級的ROG我應該用不到,現在所有配件都會發光,對我而言沒什麼用,連風扇都選擇沒有燈的。我曾想要買台專門用來使深度學習的多 GPU系統,但是價格差距有點大,還是先買個簡單的來試試,未來再考慮是否換機,對組裝小白的我還是比較保險一點的買了整套,包括 GT501機箱,750W電源,Z590主機板,3080顯卡,K3鍵盤都是TUF Gaming系列。

TUF Gaming 全家桶
透明側板展示五光十色的內含

海盜船 RGB Pro DDR4 3200MHz 32GB,i7 11700KF,雷蛇360水泠,WD SN850 500GB M.2 SSD。在顯卡高漲的今天,整機還是很划算的。滑鼠和耳機使用雷蛇的低階產品,對很少玩遊戲的我已經足夠了。

SSD 500GB的容量顯然是不夠的,我從NAS拆下來的兩台6TB硬碟組成12TB RAID 0,主機板上就支持RAID讓我有點意外,我不知道這是不是現在的標配。我的主要NAS也做了升級,原本是8TBx4 QNAP TS-453BT3,換了一台六盤位TVS-675,容量從 22TB增加到37TB。

裝機完畢魯大師跑分190萬,系統全部設定完今天跑還有170萬,還算是不錯地。

170萬的跑分

AIMARK分數GPU是CPU的二十倍。

光跡追蹤跑分

使用 Nvidia 特有的 DLSS 可以把 FPS 提昇 162%

裝備齊全,將要開始學習之旅了。

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Alvin Cho
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Written by Alvin Cho

Independent consultant. 30+ years experience in enterprise applications for trading and risk management. 

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