DOMANDA Build gaming circa 1500 euro

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RevolverJohn

Nuovo Utente
38
1
CPU
Intel Core i7-4790
Dissipatore
Cooler Master Hyper 212 EVO
Scheda Madre
Asus H97-PRO
Hard Disk
Samsung SSD 840 EVO 120 GB, Western Digital Caviar Blu 1TB
RAM
Corsair Vengeance Low Profile 16GB (2x8GB) 1600MHz CL9
Scheda Video
Gigabyte NVIDIA GTX 970 G1
Monitor
Samsung C27HG70QQ
Alimentatore
XFX Pro Series 650W
Case
Cooler Master N500
Sistema Operativo
Windows 10
Ciao
Cerco consigli per una build da gaming con un budget di circa €1500. Ho già monitor e periferiche. Utilizzo il PC anche per sviluppare software, tra cui anche machine learning, motivo per cui preferisco una scheda grafica NVIDIA.
Mi chiedevo anche se non conviene aspettare qualche mese, ossia l'uscita della nuova serie di NVIDIA.
Grazie
 

Skills07

Moderatore
Staff Forum
Utente Èlite
19,658
5,729
CPU
Ryzen 7 2700x
Dissipatore
Deepcool gammax l240 v2
Scheda Madre
Aourus Gigabyte X-470 ultra gaming
Hard Disk
Samsung Evo 850 250gb,2tb toshiba, 500gb western digital, 256 Ssd silicon power
RAM
16 gb G.Skill Tridentz 3200 mhz RGB
Scheda Video
KFA2 Rtx 2070 super
Monitor
Acer Predator 144hz 2k IPS 27", Hp ES 24" 60 Hz FHD
Alimentatore
Seasonic Focus 650w 80 platinum
Case
Coolermaster h500p
Periferiche
Razer Electra V2
Internet
Fibra Tim 100mb
Sistema Operativo
Windows 10 Pro 64 bit
ciao di nvidia sulle nuove gpu non si sa nulla, non è detto che escano, quindi attualmente le rtx sono il top del mercato.
che monitor hai?
 

Kelion

Quid est veritas?
Utente Èlite
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Ciao
Cerco consigli per una build da gaming con un budget di circa €1500. Ho già monitor e periferiche. Utilizzo il PC anche per sviluppare software, tra cui anche machine learning, motivo per cui preferisco una scheda grafica NVIDIA.
Mi chiedevo anche se non conviene aspettare qualche mese, ossia l'uscita della nuova serie di NVIDIA.
Grazie
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RevolverJohn

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Ho un Samsung C27HG70QQ per ora. A breve ci affiancherò un secondo monitor
 

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Kelion

Quid est veritas?
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allora devi andare almeno su una rtx 2070 super
Si è importante il numero di Cuda e tensor core. Macchina Linux? Penso windows vero?
La scheda video richiesta deve avere almeno una capacità computazionale di 3,5 o superiore e il supporto alle istruzioni AVX:
Una 2070S è una solida base assieme a una CPU che supporti le istruzioni AVX2 che sono supportate da tutte quelle moderne sia Intel che AMD. Tieni presente che l'utilizzo per machine learning può presupporre anche l'uso in multiGPU quindi una buona scheda madre con multiplo connettore X16 potrebbe essere una buona idea
 
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Si è importante il numero di Cuda e tensor core. Macchina Linux? Penso windows vero?
La scheda video richiesta deve avere almeno una capacità computazionale di 3,5 o superiore e il supporto alle istruzioni AVX:
Una 2070S è una solida base assieme a una CPU che supporti le istruzioni AVX2 che sono supportate da tutte quelle moderne sia Intel che AMD. Tieni presente che l'utilizzo per machine learning può presupporre anche l'uso in multiGPU quindi una buona scheda madre con multiplo connettore X16 potrebbe essere una buona idea
Dual boot in realtà. Quasi sempre uso Windows, anche per molte attività di sviluppo. Linux (distro Arch Linux, per chi fosse curioso) quasi solo proprio per il machine learning
 
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Kelion

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Dual boot in realtà. Quasi sempre uso Windows, anche per molte attività di sviluppo. Linux (distro Arch Linux, per chi fosse curioso) quasi solo proprio per il machine learning
Il problema è che TF (e quindi keras) ha bisogno di mantenere l'intera rete nella RAM GPU per funzionare. Siccome le reti stanno diventando sempre più complesse, quindi aumenta anche la domanda sulla RAM GPU. L'uso di mini-batch ha effetti limitati perché questo si limita alla mancanza di arresti anomali della memoria ma poiché ci saranno decine di migliaia di cicli di allenamento, alla fine continuerà a bloccarsi. A quel punto, si spera che tu abbia salvato i dati addestrati. Se hai in mente una rete specifica, ti consiglio di controllare quanta memoria è necessaria per ESEGUIRE o ALLENARE la rete prima di acquistare se decidi di sfruttare l'elaborazione GPU.
Anche se da un punto di vista pratico la vedo abbastanza dura a saturare 8 GB di RAM
 
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