已買/未買/已付訂金（元）：未買
預算/用途：約25萬。Deep Learning & LLM專用，兼大量數據預處理，長時間運作
CPU (中央處理器)：Intel i9-14900K【24核/32緒】3.2G(↑6.0G) $19999
MB (主機板)：華碩 ROG MAXIMUS Z790 DARK HERO $20990
RAM (記憶體)：4 x 金士頓 32GB DDR5-5600/CL36 FURY Beast 黑 $6200
VGA (顯示卡)：2 x 華碩 ROG-STRIX-RTX4090-O24G-GAMING $65990
Cooler (散熱器)：DEEPCOOL ASSASSIN IV 阿薩辛4 導管/雙塔反葉扇/高16.4 $3290
SSD (固態硬碟)：金士頓 KC3000 2TB/Gen4 PCIe 4.0/讀:7000/寫:7000/TLC $4750
HDD (硬碟)：Seagate 16TB【EXOS企業碟】256MB/7200轉/五年保 $12800
PSU (電源供應器)：海韻 PRIME PX-1600 ATX3.0(1600W) 雙8/白金/全模組 $16490
CHASSIS (機殼)：聯力 O11 Dynamic EVO XL 黑 顯卡長46/CPU高16.7 $7200
9 x Fractal Design Aspect RGB 14cm/1700RPM $790
1 x Fractal Design Aspect RGB 12cm/2000RPM $790
總價 (未稅/含稅)：236,309 含稅
雙顯卡共48GB，允許使用更大的LLM，例如Llama-2 70B(要用某些lib拆分模型)。
此機殼允許一張吊掛，一張水平，提高散熱效率。
不用A6000純粹是因為目前預算不足，但未來仍可能會改A6000之類的。
不用水冷，不想承擔爆管風險。若過熱，就透過軟體抑制運算量。
電源1600W應該足夠，屆時也可能會主動限制GPU耗電量，也順便抑制溫度延長壽命。
有任何建議嗎？