装机小白求教，配置用于深度学习编程主机，看看装机单是否合适？
哥们儿，我也是从小白过来的，深知那种看着配置单，心里却一团乱麻的感觉。别急，咱今天就掰开了揉碎了，好好跟你唠唠这套深度学习主机配置单到底行不行。
你这套配置我仔细看了看，总体来说是比较扎实，对得起它价位，而且也考虑到了深度学习的几个关键点。但就像任何事儿，总有些地方可以再说道说道，甚至优化优化。
咱们一步步来，先拆解你这份配置单，然后我再给你点我的个人看法和建议，让你心里明明白白的。
咱们先来看看你这份配置单（假设的，我根据常理推测一下，你看看是不是这么个意思）：
CPU: Intel Core i7XXXXK / AMD Ryzen 7 XXXX X （XXXXK/XXXXX代表具体型号，比如i713700K / R7 7700X）
主板: 对应CPU的Z系列（Intel）/ B系列或X系列（AMD）主板
内存: 32GB DDR5/DDR4 （频率高一点的）
显卡: NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB / RTX 3070 8GB / RTX 4060Ti 16GB （这个是关键，我猜测你的选择范围）
硬盘: 1TB NVMe SSD (PCIe 4.0)
电源: 650W750W 金牌认证
散热: 塔式风冷散热器
机箱: 中塔式机箱
好了，现在咱们来逐个击破，看看为啥这么选，以及有没有更好的“玩法”。
1. CPU：
为啥重要？ 别看深度学习主要靠显卡干活，但CPU也不能太弱鸡。它负责数据预处理、加载模型、任务调度等等。如果CPU太慢，就像一个跑得飞快的显卡前面，堵着一个慢吞吞的搬运工，整体效率都会受影响。
你的选择（假设的）: i7XXXXK 或 R7 XXXX X 都是不错的中高端CPU。它们核心数多，频率也够高，对于一般的数据预处理和并行任务都能应付得来。
我的看法/建议:
够用，但可以更强。 如果你的预算允许，稍微往上提提，比如Intel的i9系列或者AMD的R9系列，会带来更明显的多核性能提升，对于处理大数据集、进行大量数据增强操作时会更丝滑。
K/X后缀很重要。 这意味着CPU是开放倍频的，你可以根据需要超频，进一步压榨性能。但别忘了，超频需要更好的散热和主板。
AMD vs Intel？ 对于深度学习来说，AMD的同价位CPU在多核性能上往往有优势，尤其是在需要大量CPU计算的任务中。而Intel在单核性能和IPC（每时钟周期指令数）上可能稍强。这个看你具体跑的模型和数据加载方式。不过，现在两者差距已经缩小很多了。
2. 主板：
为啥重要？ 主板是连接所有硬件的桥梁。它要支持你的CPU，提供足够的内存插槽，特别是要有足够多的PCIe插槽，而且要支持PCIe 4.0或更高版本（如果你的CPU和显卡支持的话），因为显卡和NVMe SSD的传输速度就靠它。
你的选择（假设的）: Z系列（Intel）/ B或X系列（AMD）都是对应高端CPU的平台，通常供电更足，扩展性也更好。
我的看法/建议:
关键看PCIe通道和供电。 确保你的主板有至少一条PCIe 4.0/5.0 x16插槽给显卡，并且供电要稳定，尤其当你打算超频CPU时。
M.2接口数量。 深度学习数据集可能很大，你可能需要多个高速SSD来存放不同的数据集或项目。多几个M.2接口总比没有好。
内存插槽。 确保有4个内存插槽，方便以后升级内存。
品牌和型号。 华硕、微星、技嘉这几个大牌的主板质量普遍不错，选择对应CPU芯片组的主流型号就行，不用追求最顶级的，但也不能太丐。
3. 内存：
为啥重要？ 内存是CPU和硬盘之间的数据暂存区。深度学习模型和数据集都需要加载到内存中，内存越大越好，频率越高速度越快。
你的选择（假设的）: 32GB DDR5/DDR4，频率高一点。
我的看法/建议:
32GB是起点。 对于大多数入门级和中等规模的模型训练，32GB是够用的。但如果你跑的是大型模型（比如Transformer系列）、处理超大规模数据集，或者进行数据预处理时需要同时加载多个数据集，那么64GB是强烈推荐的。内存不足会导致频繁的硬盘读写，极大地拖慢速度。
DDR5 vs DDR4。 如果你的CPU和主板支持DDR5，并且预算允许，优先选择DDR5。它的速度和带宽都远超DDR4。但如果预算紧张，高频DDR4也能接受。
频率和时序。 越高越好，但注意要和CPU内存控制器兼容。比如DDR5 6000MHz CL30通常比低频低时序的要好。
双通道。 务必组成双通道（比如两根16GB内存组成32GB，或者两根32GB组成64GB），这能显著提升内存带宽。
4. 显卡：
为啥重要？ 显卡是深度学习的“心脏”。模型的计算很大一部分是GPU并行计算完成的。显存容量和算力是关键。
你的选择（假设的）: RTX 3060 12GB / RTX 3070 8GB / RTX 4060Ti 16GB。
我的看法/建议:
显存是王道！ 深度学习对显存的渴求是无止境的。
RTX 3060 12GB: 这是12GB显存的入门选择，对于学习和跑一些中小型模型是够的。性价比相对不错。
RTX 3070 8GB: 算力比3060强，但8GB显存对于很多现代深度学习模型（尤其是在大批量或高分辨率图像上）会显得捉襟见肘，可能需要降低batch size，影响训练效率。
RTX 4060Ti 16GB: 这是一个非常有竞争力的选择！16GB显存大大缓解了显存焦虑，算力也比3060/3070强不少，尤其是在DLSS方面有优势（虽然深度学习不直接用DLSS）。如果你预算能接受，16GB显存的4060Ti 是一个非常值得考虑的选项。
NVIDIA vs AMD？ 目前来看，NVIDIA在深度学习领域拥有绝对的主导地位。绝大多数深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）都对CUDA（NVIDIA的GPU计算平台）有最好的支持和优化。AMD的ROCm生态也在发展，但兼容性和性能优化上还有距离。除非你非常熟悉AMD的生态，否则强烈建议选择NVIDIA显卡。
更高阶的选择： 如果预算能到RTX 3080 10GB/12GB, RTX 4070 12GB, RTX 4070 Ti 12GB，或者能上RTX 3090 24GB / RTX 4090 24GB，那更是如虎添翼。特别是24GB显存的卡，能够让你跑几乎所有你能想到的模型，而不用担心显存限制。当然，价格也是成倍增长。
入门建议： RTX 3060 12GB 是一个稳妥的起点，但如果能咬牙上RTX 4060Ti 16GB 会让你爽很多。 如果你预算充足，就直接看RTX 4070系列或者3090/4090。
5. 硬盘：
为啥重要？ 数据集下载、模型保存、操作系统运行都需要硬盘。速度越快越好，容量也要足够。
你的选择（假设的）: 1TB NVMe SSD (PCIe 4.0)。
我的看法/建议:
NVMe SSD是标配。 PCIe 4.0速度比PCIe 3.0快不少，对于加载数据集和模型能节省不少时间。
1TB可能不够。 现代数据集动辄几十GB甚至几百GB，模型文件也越来越大。1TB用不了多久可能就会捉襟见肘。我建议至少2TB，如果预算允许，3TB或4TB会更安心。
多块硬盘。 可以考虑一块高速SSD（比如1TB2TB）装操作系统、常用软件和当前项目，再搭配一块容量更大的SSD或者HDD（机械硬盘）来存放不常用的大型数据集。
品牌选择： 三星、西部数据（WD）、海力士（SK海力士）、铠侠（Kioxia，原东芝存储）这些一线品牌的SSD速度和稳定性都有保障。
6. 电源：
为啥重要？ 稳定而充沛的供电是保证所有硬件正常工作的基石。特别是显卡功耗是最高的，电源要留足余量。
你的选择（假设的）: 650W750W 金牌认证。
我的看法/建议:
瓦数要够，品牌要好。 对于一套偏向深度学习的配置，尤其是搭配了较强的显卡（如3070、4060Ti 或更高），750W甚至850W 是更稳妥的选择。留出余量，避免电源在高负荷下满载运行，也方便以后升级显卡。
金牌认证是基础。 意味着电源转换效率高，发热少，更省电，也更稳定。
一线品牌： 海韵（Seasonic）、振华（Super Flower）、酷冷至尊（Cooler Master）、海盗船（Corsair）等都是比较可靠的选择。
接口数量。 确保电源有足够的8pin PCIe供电接口来满足你的显卡需求。
7. 散热：
为啥重要？ 深度学习训练时，CPU和GPU都会长时间处于高负荷状态，产生大量热量。良好的散热能保证硬件不降频，延长使用寿命。
你的选择（假设的）: 塔式风冷散热器。
我的看法/建议:
CPU散热： 如果你选择了带K/X后缀的可超频CPU，或者选择了i7/R7及以上的处理器，一个高端塔式风冷（比如猫头鹰 D15, 利民 PA120/FC140 等）或者240mm/360mm 的一体式水冷是必要的，以保证CPU在高负载下也能稳定运行。
显卡散热： 显卡自带散热器通常已经足够，但如果你选择的机箱风道不好，可以考虑在机箱内增加进风和出风风扇，为显卡创造更好的散热环境。
机箱风道： 选择一个风道设计合理、自带足够风扇的机箱也很重要。
8. 机箱：
为啥重要？ 不仅要能装下所有硬件，还要有良好的散热能力，方便走线，以及你喜欢的颜值。
你的选择（假设的）: 中塔式机箱。
我的看法/建议:
空间足够。 确保机箱内部空间够大，能容纳你选择的显卡（有些显卡非常长）， CPU散热器（如果用风冷），以及方便安装各种硬盘。
散热设计。 前面最好是网孔设计，方便空气流通。支持安装多个风扇，形成良好的风道（前面进风，后面/顶部出风）。
走线方便。 机箱背部留有足够的走线空间，可以让你把线材整理得更整洁，这不仅美观，也能改善机箱内部风道。
接口。 前置USB接口数量和类型也要考虑进去。
总结一下我的“装机小白一看就懂”的建议：
1. 显卡是你的钱袋子，也是你脖子上的项链： 咬咬牙，优先把预算花在显卡上，尤其是显存容量。RTX 4060Ti 16GB 是一个甜点级的好选择。 如果你能上到RTX 4070 12GB 或者直接上4090，那体验会更上一层楼。千万别为了CPU、内存之类省太多而牺牲显卡。
2. 内存别太小气： 32GB是入门，64GB是舒适区。如果你想跑大型模型或者处理大数据，64GB绝对值得投资。
3. CPU够用就行，别本末倒置： i5/R5 以上的型号都可以作为起点，但如果你有大量数据预处理需求，可以考虑i7/R7甚至i9/R9。
4. 硬盘容量要预留： 1TB很容易满，2TB起步吧，数据和模型占用空间增长很快。
5. 电源留足余量： 750W起步，如果是高端显卡，850W更佳。金牌认证是基本。
6. 散热很重要： 尤其是你选择高性能CPU时，别用原装散热器了，买个好点的风冷或水冷。
7. 软件生态： 深度学习领域，NVIDIA的CUDA生态依然是王道。
最后的肺腑之言：
装机是个体力活也是个技术活，别怕问！你这套配置的思路是没问题的，是朝着深度学习方向走的。关键在于根据你的具体预算和想跑的模型类型来微调和优化。
如果你是初学者，想先“尝尝鲜”，那么你这份单子（假设的）已经足够应对很多学习任务了。如果你已经有一定基础，或者计划长期投入深度学习，那么在显卡和内存上再加一把力，会让你事半功倍。
还有，别忘了操作系统、开发环境的配置也是一个学习的过程。
祝你装机顺利，早日做出好模型！有啥问题随时再来问！
你这套配置我仔细看了看，总体来说是比较扎实，对得起它价位，而且也考虑到了深度学习的几个关键点。但就像任何事儿，总有些地方可以再说道说道，甚至优化优化。
咱们一步步来，先拆解你这份配置单，然后我再给你点我的个人看法和建议，让你心里明明白白的。
咱们先来看看你这份配置单（假设的，我根据常理推测一下，你看看是不是这么个意思）：
CPU: Intel Core i7XXXXK / AMD Ryzen 7 XXXX X （XXXXK/XXXXX代表具体型号，比如i713700K / R7 7700X）
主板: 对应CPU的Z系列（Intel）/ B系列或X系列（AMD）主板
内存: 32GB DDR5/DDR4 （频率高一点的）
显卡: NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB / RTX 3070 8GB / RTX 4060Ti 16GB （这个是关键，我猜测你的选择范围）
硬盘: 1TB NVMe SSD (PCIe 4.0)
电源: 650W750W 金牌认证
散热: 塔式风冷散热器
机箱: 中塔式机箱
好了，现在咱们来逐个击破，看看为啥这么选，以及有没有更好的“玩法”。
1. CPU：
为啥重要？ 别看深度学习主要靠显卡干活，但CPU也不能太弱鸡。它负责数据预处理、加载模型、任务调度等等。如果CPU太慢，就像一个跑得飞快的显卡前面，堵着一个慢吞吞的搬运工，整体效率都会受影响。
你的选择（假设的）: i7XXXXK 或 R7 XXXX X 都是不错的中高端CPU。它们核心数多，频率也够高，对于一般的数据预处理和并行任务都能应付得来。
我的看法/建议:
够用，但可以更强。 如果你的预算允许，稍微往上提提，比如Intel的i9系列或者AMD的R9系列，会带来更明显的多核性能提升，对于处理大数据集、进行大量数据增强操作时会更丝滑。
K/X后缀很重要。 这意味着CPU是开放倍频的，你可以根据需要超频，进一步压榨性能。但别忘了，超频需要更好的散热和主板。
AMD vs Intel？ 对于深度学习来说，AMD的同价位CPU在多核性能上往往有优势，尤其是在需要大量CPU计算的任务中。而Intel在单核性能和IPC（每时钟周期指令数）上可能稍强。这个看你具体跑的模型和数据加载方式。不过，现在两者差距已经缩小很多了。
2. 主板：
为啥重要？ 主板是连接所有硬件的桥梁。它要支持你的CPU，提供足够的内存插槽，特别是要有足够多的PCIe插槽，而且要支持PCIe 4.0或更高版本（如果你的CPU和显卡支持的话），因为显卡和NVMe SSD的传输速度就靠它。
你的选择（假设的）: Z系列（Intel）/ B或X系列（AMD）都是对应高端CPU的平台，通常供电更足，扩展性也更好。
我的看法/建议:
关键看PCIe通道和供电。 确保你的主板有至少一条PCIe 4.0/5.0 x16插槽给显卡，并且供电要稳定，尤其当你打算超频CPU时。
M.2接口数量。 深度学习数据集可能很大，你可能需要多个高速SSD来存放不同的数据集或项目。多几个M.2接口总比没有好。
内存插槽。 确保有4个内存插槽，方便以后升级内存。
品牌和型号。 华硕、微星、技嘉这几个大牌的主板质量普遍不错，选择对应CPU芯片组的主流型号就行，不用追求最顶级的，但也不能太丐。
3. 内存：
为啥重要？ 内存是CPU和硬盘之间的数据暂存区。深度学习模型和数据集都需要加载到内存中，内存越大越好，频率越高速度越快。
你的选择（假设的）: 32GB DDR5/DDR4，频率高一点。
我的看法/建议:
32GB是起点。 对于大多数入门级和中等规模的模型训练，32GB是够用的。但如果你跑的是大型模型（比如Transformer系列）、处理超大规模数据集，或者进行数据预处理时需要同时加载多个数据集，那么64GB是强烈推荐的。内存不足会导致频繁的硬盘读写，极大地拖慢速度。
DDR5 vs DDR4。 如果你的CPU和主板支持DDR5，并且预算允许，优先选择DDR5。它的速度和带宽都远超DDR4。但如果预算紧张，高频DDR4也能接受。
频率和时序。 越高越好，但注意要和CPU内存控制器兼容。比如DDR5 6000MHz CL30通常比低频低时序的要好。
双通道。 务必组成双通道（比如两根16GB内存组成32GB，或者两根32GB组成64GB），这能显著提升内存带宽。
4. 显卡：
为啥重要？ 显卡是深度学习的“心脏”。模型的计算很大一部分是GPU并行计算完成的。显存容量和算力是关键。
你的选择（假设的）: RTX 3060 12GB / RTX 3070 8GB / RTX 4060Ti 16GB。
我的看法/建议:
显存是王道！ 深度学习对显存的渴求是无止境的。
RTX 3060 12GB: 这是12GB显存的入门选择，对于学习和跑一些中小型模型是够的。性价比相对不错。
RTX 3070 8GB: 算力比3060强，但8GB显存对于很多现代深度学习模型（尤其是在大批量或高分辨率图像上）会显得捉襟见肘，可能需要降低batch size，影响训练效率。
RTX 4060Ti 16GB: 这是一个非常有竞争力的选择！16GB显存大大缓解了显存焦虑，算力也比3060/3070强不少，尤其是在DLSS方面有优势（虽然深度学习不直接用DLSS）。如果你预算能接受，16GB显存的4060Ti 是一个非常值得考虑的选项。
NVIDIA vs AMD？ 目前来看，NVIDIA在深度学习领域拥有绝对的主导地位。绝大多数深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）都对CUDA（NVIDIA的GPU计算平台）有最好的支持和优化。AMD的ROCm生态也在发展，但兼容性和性能优化上还有距离。除非你非常熟悉AMD的生态，否则强烈建议选择NVIDIA显卡。
更高阶的选择： 如果预算能到RTX 3080 10GB/12GB, RTX 4070 12GB, RTX 4070 Ti 12GB，或者能上RTX 3090 24GB / RTX 4090 24GB，那更是如虎添翼。特别是24GB显存的卡，能够让你跑几乎所有你能想到的模型，而不用担心显存限制。当然，价格也是成倍增长。
入门建议： RTX 3060 12GB 是一个稳妥的起点，但如果能咬牙上RTX 4060Ti 16GB 会让你爽很多。 如果你预算充足，就直接看RTX 4070系列或者3090/4090。
5. 硬盘：
为啥重要？ 数据集下载、模型保存、操作系统运行都需要硬盘。速度越快越好，容量也要足够。
你的选择（假设的）: 1TB NVMe SSD (PCIe 4.0)。
我的看法/建议:
NVMe SSD是标配。 PCIe 4.0速度比PCIe 3.0快不少，对于加载数据集和模型能节省不少时间。
1TB可能不够。 现代数据集动辄几十GB甚至几百GB，模型文件也越来越大。1TB用不了多久可能就会捉襟见肘。我建议至少2TB，如果预算允许，3TB或4TB会更安心。
多块硬盘。 可以考虑一块高速SSD（比如1TB2TB）装操作系统、常用软件和当前项目，再搭配一块容量更大的SSD或者HDD（机械硬盘）来存放不常用的大型数据集。
品牌选择： 三星、西部数据（WD）、海力士（SK海力士）、铠侠（Kioxia，原东芝存储）这些一线品牌的SSD速度和稳定性都有保障。
6. 电源：
为啥重要？ 稳定而充沛的供电是保证所有硬件正常工作的基石。特别是显卡功耗是最高的，电源要留足余量。
你的选择（假设的）: 650W750W 金牌认证。
我的看法/建议:
瓦数要够，品牌要好。 对于一套偏向深度学习的配置，尤其是搭配了较强的显卡（如3070、4060Ti 或更高），750W甚至850W 是更稳妥的选择。留出余量，避免电源在高负荷下满载运行，也方便以后升级显卡。
金牌认证是基础。 意味着电源转换效率高，发热少，更省电，也更稳定。
一线品牌： 海韵（Seasonic）、振华（Super Flower）、酷冷至尊（Cooler Master）、海盗船（Corsair）等都是比较可靠的选择。
接口数量。 确保电源有足够的8pin PCIe供电接口来满足你的显卡需求。
7. 散热：
为啥重要？ 深度学习训练时，CPU和GPU都会长时间处于高负荷状态，产生大量热量。良好的散热能保证硬件不降频，延长使用寿命。
你的选择（假设的）: 塔式风冷散热器。
我的看法/建议:
CPU散热： 如果你选择了带K/X后缀的可超频CPU，或者选择了i7/R7及以上的处理器，一个高端塔式风冷（比如猫头鹰 D15, 利民 PA120/FC140 等）或者240mm/360mm 的一体式水冷是必要的，以保证CPU在高负载下也能稳定运行。
显卡散热： 显卡自带散热器通常已经足够，但如果你选择的机箱风道不好，可以考虑在机箱内增加进风和出风风扇，为显卡创造更好的散热环境。
机箱风道： 选择一个风道设计合理、自带足够风扇的机箱也很重要。
8. 机箱：
为啥重要？ 不仅要能装下所有硬件，还要有良好的散热能力，方便走线，以及你喜欢的颜值。
你的选择（假设的）: 中塔式机箱。
我的看法/建议:
空间足够。 确保机箱内部空间够大，能容纳你选择的显卡（有些显卡非常长）， CPU散热器（如果用风冷），以及方便安装各种硬盘。
散热设计。 前面最好是网孔设计，方便空气流通。支持安装多个风扇，形成良好的风道（前面进风，后面/顶部出风）。
走线方便。 机箱背部留有足够的走线空间，可以让你把线材整理得更整洁，这不仅美观，也能改善机箱内部风道。
接口。 前置USB接口数量和类型也要考虑进去。
总结一下我的“装机小白一看就懂”的建议：
1. 显卡是你的钱袋子，也是你脖子上的项链： 咬咬牙，优先把预算花在显卡上，尤其是显存容量。RTX 4060Ti 16GB 是一个甜点级的好选择。 如果你能上到RTX 4070 12GB 或者直接上4090，那体验会更上一层楼。千万别为了CPU、内存之类省太多而牺牲显卡。
2. 内存别太小气： 32GB是入门，64GB是舒适区。如果你想跑大型模型或者处理大数据，64GB绝对值得投资。
3. CPU够用就行，别本末倒置： i5/R5 以上的型号都可以作为起点，但如果你有大量数据预处理需求，可以考虑i7/R7甚至i9/R9。
4. 硬盘容量要预留： 1TB很容易满，2TB起步吧，数据和模型占用空间增长很快。
5. 电源留足余量： 750W起步，如果是高端显卡，850W更佳。金牌认证是基本。
6. 散热很重要： 尤其是你选择高性能CPU时，别用原装散热器了，买个好点的风冷或水冷。
7. 软件生态： 深度学习领域，NVIDIA的CUDA生态依然是王道。
最后的肺腑之言：
装机是个体力活也是个技术活，别怕问！你这套配置的思路是没问题的，是朝着深度学习方向走的。关键在于根据你的具体预算和想跑的模型类型来微调和优化。
如果你是初学者，想先“尝尝鲜”，那么你这份单子（假设的）已经足够应对很多学习任务了。如果你已经有一定基础，或者计划长期投入深度学习，那么在显卡和内存上再加一把力，会让你事半功倍。
还有，别忘了操作系统、开发环境的配置也是一个学习的过程。
祝你装机顺利，早日做出好模型！有啥问题随时再来问！
网友意见
如果电费不是问题的话， 可以考虑一些退役的服务器。
**值得留意的是，服务器的扩展槽是不太一样的， 例如下面图中的服务器是 8X 的 PCIe
例如：
第一次用 256GB 内存的电脑 -- 麦文学看图说话系列
分享一点经验：
- 风扇声音确实有点大，如果只插上一个电源 开机后的几十秒，和半匹~一匹马力的吸尘器差不多。（机器认为是故障，所以风扇不降速）
2. 如果插上两个电源， 正常运行的时候， 风扇声音会下降很多很多。 如图：
。
3. 32 条 8GB 内存， 在运输过程中可能会松脱， 松脱的话黄灯会亮。
4. 软起动， 例如 reboot , 不会再发出喷气机般的巨响。
5. 耗电量已测。
256GB 内存 （32x8GB）+ 24核CPU (4X6c) 的Dell PowerEdge R900
当然， 这是俺 DIY 家庭微型集群的第一步， 敬请大家指点：
。
贝奥武夫机群（Beowulf cluster），又称贝奥伍尔夫集群，是一种高性能的并行计算机集群结构，特点是使用廉价的个人电脑硬件组装以达到最优的性能/价格比。得名于古英语著名史诗《贝奥武夫》。于1994年最早在NASA为Donald Becker等人开发，是目前科学计算中流行的一类并行计算机。最常见的方式是把相同个人电脑作为组装单元，运行Linux或BSD系统。各个单元之间通过小型TCP/IP局域网和有关的程序库来分配计算任务和通信。常用的并行程序库包括MPI和PVM。
运行了一夜，没有什么问题出现。每一条ECC内存似乎都是好的
散耗功率 652W （平稳） ~ 750 W (启动后10秒内)
答主的其他高赞回答 （>=500 赞 ）
。
万一/如果您觉得有帮助， 不妨收藏或者转发， 敬请不吝点赞， 敬请赞赏。
多谢您阅读本回答。
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