🧤PC SPEC for Deep Learning 2021

หลังจากได้ลองจัดสเปค Computer PC ในปี 2019 ไปแล้ว มาถึงปี 2021 อยากจะมาลองจัดสเปคอีกครั้งหนึ่ง โดยเป็นการจัดเสปคในงบไม่เกิน 30,000 บาท ตั้งเหลือเอาไปซื้อจอเหมือนเดิม สเปคที่ได้สามารถใช้กับงานด้าน Deep Learning ได้ ซึ่งผลการทดสอบไม่ขอเขียนละกัน เพราะคราวที่แล้วก็ลืม

✅ Requirement

การเลือก CPU ปัจจัุบันก็มีอยู่ 2 ค่าย คือ AMD และ Intel ซึ่งในแต่ละค่ายก็จะมี Processor หลาย Series และในแต่ละ Series ก็จะมีหมายเลข Processor ยิ่งเลขสูงก็จะยิ่งแรง นอกจากนี้ยังมีรหัสต่อท้ายหมายเลข Processor ของ Intel ได้แก่ K ( Unlocked ) สามารถทำการ Overclock ได้, H ( High Performance Graphic ) มีระบบกราฟิกประสิทธิภาพสูงในตัว, U ( Ultra Low Power ) ใช้พลังงานต่ำพิเศษ และ F ต้องใช้กราฟิกแบบแยก ส่วนของ AMD ได้แก่ X และ G

การเลือก Motherboard จะต้องเลือกให้ Support CPU ด้วย ซึ่งผมเลือกเป็นของ ASROCK ฺB450M แบบ Micro-ATX มีจำนวน RAM Slot 4 ความจุสูงสุด 64 GB รองรับ Dual Channel DDR4 2133 MHz up to 3533+ ( OC ) สามารถใส่ SSD แบบ M.2 ได้ 2 Slot

การเลือก VGA ปัจจัุบันก็มีอยู่ 2 ค่าย คือ AMD และ NVIDIA ซึ่งหากใครต้องการใช้งานด้าน Deep Learning ก็ให้เลือกของทาง NVIDIA เพราะจะ Support การใช้งาน มีให้เลือกหลายยี่ห้อทั้ง ASUS, MSI หรือ Gigabyte ซึ่งผมเลือกเป็นของ NVIDIA RTX 3060 12 GB แรงกว่า GTX 1660 Ti กว่าเท่าตัว

การเลือก RAM จะต้องเลือกให้ Support Motherboard จะต้องดู RAM Bus กรณีที่ใส่ RAM แบบ Dual Channel แต่ RAM Bus ไม่เท่ากัน ความเร็วจะเท่ากับ RAM Bus ตัวที่ช้าที่สุด ซึ่งผมเลือกเป็นของ G-SKILL DDR4 16GB (8GBx2) 3200

การเลือก SSD จะต้องเลือกให้ Support Motherboard ด้วย ซึ่งผมเลือกเป็นของ WESTERN DIGITAL แบบ 3D NAND M.2 ความจุสูงสุด 250 GB โดยความเร็วการ Read / Write อยู่ที่ 550 / 525

การเลือก Case จะต้องเลือกให้ Support Motherboard & VGA ด้วย ซึ่งผมเลือกเป็นของ Tsunami Coolman เพราะความสวยและคุ้มค่า จะเข้ากันกับ Motherboard สีชมพูพอดี ซึ่งด้านข้างจะเป็น Tempered Glass ทำให้เห็นแสงไฟ

Last updated

Was this helpful?