Я собрал ПК за 240 000 ₽ — для программирования и тренировок нейросетей

Я программист. Для быстрой сборки проекта нужен процессор с высокой тактовой частотой. Для препроцессинга данных нужно побольше процессорных ядер. Для быстрой тренировки нейронок нужно иметь видео-карточку с большим количеством CUDA-ядер и видео-памяти. Оперативная память тоже важна для комфортной работы различных прожорливых приложений. Плюс никакого HDD/SSD через SATA-интерфейс, только быстрый и объемный NVME M.2.

Сначала думал купить компьютер, который бы удовлетворял всем параметрам. Но предложение очень скудное и не совсем то, что нужно. Зато цены от 400к и в космос. В итоге в конфигураторах DNSа и Ситилинка собрал свой идеальный компьютер.

Комплектующие стоили 240 000, включая всю периферию. Плюс хороший монитор за 40K — LG UltraGear. Остальные характеристики: i9 10900KF, 64 ГБ ОЗУ, RTX 3070, 2048GB SSD M.2.

Мне удалось урвать видео-карточку MSI GeForce RTX 3070 VENTUS 3X OC за 62 000 ₽ в DNS. Для этого пришлось написать бота, который раз в минуту стучался на сайт и смотрел, есть ли они в наличии. Это было зимой 2020 года. Тогда они пропадали с прилавков, не успев появиться.

ПК собирал сам, делал это впервые. По моему мнению, со сборкой справится даже ребенок. Это проще, чем собирать пазлы.

С водяным охлаждением NZXT Kraken X52 есть проблемы. На нем предусмотрен экран отображающий температуру и тактовую частоту процессора. Сначала он не работал вообще. Оказалось, что для его питания требуется 4-pin molex-разъем (не 3-pin) на БП, хотя это нигде не написано и нашлось только в глубинах редита. Так же один из выводов нужно подключить именно к USB-3 разъему на плате. Разобрался с этим.

Но как оказалось, экран не работает без ПО производителя. А это ПО настолько корявое, что сбрасывает настройки при каждой перезагрузке ПК и требует перекалибровку. Плюнул на это.

Идеальная сборка именно под меня. Перегрева не замечал, даже когда загружал все 10 ядер в 20 потоков на несколько часов. Нейронки и классификаторы заточенные под GPU на видеокарточке тренируются в десятки раз быстрее, чем на процессоре.

Я считаю, что данная сборка будет вполне актуальна еще минимум 5-7 лет. Поэтому апгрейдить не собираюсь.