1樓：
看了一圈，樓上沒乙個買過他家的東西的。我買個一台，8個1080ti，基本沒什麼問題。當然卡的頻寬和cpu效能比較弱是真的但是根據你的具體問題都有辦法彌補（比如上ring all reduce這種）。
記憶體硬碟（cpu理論上也是）都是加錢可以換的。至於樓上說為啥不用p100v100的，價效比擺在這裡。 還有，這機器啟動後噪音和噴氣機差不多，你得找機房託管
2樓：Justin ho
2019 年，如何配置一台以機器學習、深度學習為用途的工作站？ - Justin ho的回答 - 知乎
2019 年，如何配置一台以機器學習、深度學習為用途的工作站？
3樓：徐仁幹
樓上說GPU計算對CPU沒有要求是不對的，當然是有要求的，資料的預處理不夠快的話，根本就跟不上GPU的計算。之前我有用MXNet框架跑過深度學習模型，必須至少12個執行緒才行。當然我是用的2690v4 CPU和4個V100 GPU。
題主的2678v3和2080ti沒試過。但是2678 v3查了下是Haswell架構，已經是兩代Broadwell和Skylake之前的架構了，太舊了。
4樓：xkszltl
CPU太老了，Skylake的IPC有大幅提公升現在已經可以無視老處理器了。
PCI-E是橋接的，uplink不夠用，畢竟×16跑滿了都不夠用，會有些瓶頸
記憶體128GB起步不能再低，老處理器的記憶體頻率也偏低大容量SDD也是必須的，不小於2TB的高效能型號（起碼不能比桑心970Pro慢），後面加幾T的SATA HDD存冷資料
如果經費不夠，去GPU那邊摳點平衡一下，7卡布局友好，6卡頻寬友好
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