타이탄V sil 구성으로 딥러닝 구성하려고 합니다.

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 프로그램은 릴라제로.. 입니다.


혹시 최대치로 끌어 내려면 뭐를 해야할까요?


사례하겠습니다..

이준용 2018-08
딥러닝만 하실꺼면 벤더제품이 좋죠
움냐 2018-08
2장 NVLINK 구성이라고 하시면 i9로 빌드업 하시는것도 나쁘지 않습니다.
쩐이 여유롭다면 7980XE, 아니라면 클럭 높은 7900X나 7920X가 적당해 보입니다.
메인보드는 X299 Aorus 7 Pro나 X299 WS SAGE 정도면 될 것 같구요.

예산안이 어찌되냐에 따라 개인빌드는 크게 좀 갈릴 듯 합니다.
:)
Midabo 2018-08
딥러닝에는 SLI 가 필요가 없습니다.
제온프로 2018-08
딥러닝용 서버 가이드라인

1. 듀얼CPU로 메모리 소켓을 늘린다.
2. GPU 냉각과 전원공급 원할하게..
3. 최소한 3개월이상은 Full-Load 돌아도..
    GPU와 메인보드에 무리가 가면 않된다.
4. 원격 메니지먼트 활용
5. 퍼포먼스는 당연히 리눅스가 압승 = 평균 15% 높음
6. 조용할 필요가 있으면 워크스테이션..
    서버룸이 따로 있으면.. 서버로
    서버는 델이나 IBM, 워크스테이션은 Dell 추천
    HP 워크스테이션은 비추천 (버거워합니다.)
제온프로 2018-09
바이오스 셋팅..
1. turbo + Enhanced Turbo 활성.
2. Hyper threading  활성.
3. Memory Interleaving 활성.
4. PCI-E Performance 모드 활성
5. non-Uniform Memory Access 활성
6. MIMO 4GB above 활성

윈도우 셋업
1. SSD Raid 0 or Raid 5 설정 - 이건 시스템구성
2. 페이징 파일 작게 잡아주기 1Giga 이하.. 메모리 사용으로 유도
3. 윈도우 시스템 보호 제거
4. 윈도우 서버모드로 변경
5. GUI - 아주 단순하게..

대략 이런 정도로...

리눅스는 잘 모르겠습니다...  주는데로 쓰는 입장이라..




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