1樓：福滿樓
目前跟你一樣，知識儲備階段。我問過做這方面的小夥伴，他們的意見是，視訊記憶體越大的顯示卡越好。當然目前來說2070級別（包括2060super）都有8G視訊記憶體，一般學習都沒啥問題了。
所以，1W5的預算，建議上2070以上的（目前二手2070在2300左右）。所以整機配下來，應該還有8K的結餘，如果你能做等等黨，等到3080或者3090全面鋪貨的話，那麼你的1W5應該能全花出去。
目前來說3080全面鋪貨應該在11月中旬或者下旬，3090可能會更晚。如果你著急的話，可以跟我一樣，買張2070先頂著。
版U沒啥特別的。CPU的話，隨便整顆i7級別的就行，記憶體我自己配置了32G的也不貴，就800多。現在10代的機器支援最大128G記憶體，我還想弄個128Gx滿。。。
不過目前來說CPU訓練模型賊慢，還是GPU靠譜。
還有，我小夥伴跟我說，特定的FPGA 晶元，25塊成本的那種，能秒殺I7跑機器學習。。。所以，如果你以後深入研究的話，建議使用特定FPGA晶元來搞，價效比賊高。
萬元深度學習電腦如何配置？
真要學深度學習，大部分公司或者實驗室提供高效能電腦，其他大部分都是通過雲平台來搞，1w多在雲平台可以跑到你從入門到脫坑，而你配台高效能電腦整著就去打遊戲了，環境配的腦袋疼，還不如用專業的雲平台，到萬能的某寶搜 gpu租用 不僅環境配置好，還有專業團隊，豈不美哉 愛因斯坦 最好是把 CPU換成英特爾i...
學生做深度學習有什麼高價效比的電腦配置推薦？
旁觀者 建議買x99 x299，c422等主機板，PCIE通道40多個，4通道記憶體，擴充套件性良好，效能不夠直接加顯示卡就行。每張顯示卡需要8個或16個PCIE通道，固態硬碟還要占用4個，普通的z490主機板只有16個通道，更低端的就更少了，明顯沒有擴充套件能力。x99還能找到庫存全新的，才170...
預算11萬，如何配置以機器學習 深度學習為主的伺服器？
唐申庚 做普通的機器學習深度學習問題，2080ti肯定價效比更高，普通四塊卡標配，七八萬就可以了，11萬可以考慮增卡或者相應提高效能，注意伺服器的各個部分配置要找專業的人看一下，哪怕是電源和散熱就要考慮到，不然某一項配置短板的話，其他部分有好的配置也發揮不出來好的效能，錢就浪費了。 徐先生 1 20...