近來的工作打亂我的計劃，原本想要多學習一些區塊鏈技術，尤其是Cardano和Plutus。但工作需要一些自然語言處理的應用，所以就重拾荒廢一段時間的機器學習，為客戶做了一些NLP在金融方面的應用。無可避免的終于在算力上遇到了瓶頸，想要使用深度學習和BERT，Nvidia的GPU還是首選。自己使用了多年的蘋果生態系變得無用武之地，即使是最高等級的 i9 MacBook Pro，還是無緣使用與蘋果翻臉的Nvidia GPU。
公司給的Dell Latitude配置不低，但習慣使用自己的 Mac讓它吃灰很久了．i7 32GB RAM, GPU是 GeForce MX150，2GB RAM，384 Tensor Cores，跑一些模型毫無懸念地很快就掛了。這是臺很高檔的辦公計算機，但 GPU 太差了。終于痛下決心把蘋果生態系舍棄一半，出售 MacBook, Mac Mini,雷電3等設備，換一臺桌上型的 Windows。換用 Windows之后就把這臺Dell筆記本當做日常使用。

我大概有二十年沒組裝過桌面計算機，著實研究了好幾天。現在的計算機市場太復雜，自己組裝都不知道該從何下手。在淘寶買了華碩的 TUF Gaming全家桶＋RTX 3080。正好趕上顯卡的漲價潮，30系溢價都超過30%，不過可能會越來越貴，自用的就選合適的就行，不需要在意是漲是跌。
TUF系列是華碩的中階產品，其實我也不太清楚這系列到底合不合我用。高級的ＲＯＧ我應該用不到，現在所有配件都會發光，對我而言沒什么用，連風扇都選擇沒有燈的。我曾想要買臺專門用來使深度學習的多 GPU系統，但是價格差距有點大，還是先買個簡單的來試試，未來再考慮是否換機，對組裝小白的我還是比較保險一點的買了整套，包括 GT501機箱，750W電源，Z590主板，3080顯卡，K3鍵盤都是TUF Gaming系列。


海盜船 RGB Pro DDR4 3200MHz 32GB，i7 11700KF，雷蛇360水泠，WD SN850 500GB M.2 SSD。在顯卡高漲的今天，整機還是很劃算的。鼠標和耳機使用雷蛇的低階產品，對很少玩游戲的我已經足夠了。

SSD 500GB的容量顯然是不夠的，我從NAS拆下來的兩臺6TB硬盤組成12TB RAID 0，主板上就支持RAID讓我有點意外，我不知道這是不是現在的標配。我的主要NAS也做了升級，原本是8TBx4 QNAP TS-453BT3，換了一臺六盤位TVS-675，容量從 22TB增加到37TB。
裝機完畢魯大師跑分190萬，系統全部設定完今天跑還有170萬，還算是不錯地。

AIMARK分數GPU是CPU的二十倍。

光跡追蹤跑分

使用 Nvidia 特有的 DLSS 可以把 FPS 提升 162%

裝備齊全，將要開始學習之旅了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的为了机器学习把MacBook Pro换成Asus TUF Gaming 全家桶的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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