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NewsAI TOP 500 TRX50: Gigabytes AI-Desktop-PC protzt mit 768 GB RAM
Gigabyte bedient jetzt den Workstation-Markt auch mit Komplett-Lösungen. Der Gigabyte Desktop-PC AI TOP 500 TRX50 nutzt Ryzen Threadripper Pro 7965WX und satte 768 GB DDR5-RAM. Für ordentlich TOPS sorgt Nvidias RTX 5090 und eine extrem haltbare SSD ist auch dabei.
Was mir fehlt, sind die Angaben zum VRAM.
Die 768 System RAM sind ja nett, aber wenn es ständig die Daten rüber schaufeln muss wird es stark auf die Performance gehen.
Bin gespannt man solche Benchmarks zu sehen, auch im Vergleich zum Strix Halo mit z.B. 128 Unified RAM.
wenn einer glaubt die AIO wäre leise, der täuscht sich. Hatte mal einen TR 3970 und einer LIQTECH TR4 II wenn der TR ca 300 Watt gezogen hat gingen die Lüfter auf Max
Ich glaube, ich wünschte mir ein etwas anderes Auftreten, für eine Workstation in diesem Preissegment. Alles andere ist ja schlicht Standard auf der Plattform.
Was jedoch verschwiegen wird und auch in den Tests zur 5090 verschwiegen wurde, ist der verzicht auf eine echte ECC Fehlerkorrektur gegenüber der 4090er Generation, damit scheidet die 5090 für ernstzunehmendes wissenschaftliches Arbeiten und langwieriges Anlernen aus.
Warum also eine 5090 und nicht eine der Plattform entsprechenden RTX PRO 6000/5000? So ist das eher die "Gaming" Station fürs Kinderzimmer, in dem schon alles vorhanden ist.
Das ist wieder so ein Pseudo-System. Kann man auch selber bauen bzw. bauen lassen und ist billiger unterwegs. Bei Threadripper nehme ich aber sicherlich keine 5090 sondern eine zertifizierte Karte für meine Software...
Ist für mich die totale Ironie, dass man genau bei so einer AI Workstation Maschine bei der Grafikkarte spart.
Ja, und ich meine wirklich sparen. Wenn, dann die Profikarte und nicht die Spielkarte…
die specs klingen erstmal gut - um dann zu sehen dass das system eigentlich nicht so richtig sinn macht.
sowas mit einer rtx6000 und vllt um die 512gb ram fänd ich interessanter
meine ai workflows laufen mittlerweile echt recht lange, nicht dass es mich stört oder an der produktivität hindert ... so viel kohle wie man mit ai inhalten mittlerweile verdienen kann, es ist echt nicht mehr normal.
Was mir fehlt, sind die Angaben zum VRAM.
Die 768 System RAM sind ja nett, aber wenn es ständig die Daten rüber schaufeln muss wird es stark auf die Performance gehen.
Bin gespannt man solche Benchmarks zu sehen, auch im Vergleich zum Strix Halo mit z.B. 128 Unified RAM.
Nicht alles setzt auf VRAM. Zugegeben das ist eher für Learning nicht Ausführen aber wie schon gesagt wurde, das gesamte System ergibt wie es da steht eh kein Sinn.
Ist für mich die totale Ironie, dass man genau bei so einer AI Workstation Maschine bei der Grafikkarte spart.
Ja, und ich meine wirklich sparen. Wenn, dann die Profikarte und nicht die Spielkarte…
Eine LowBudget-AI-Karte. Ja, das mag jetzt wie Hohn und Spott klingen. Aber tatsächlich hat das bei Nvidia Tradition, siehe die erste Titan:
Verdoppelung des Consumer-Preises, aber so ein Schnäppchen für Prosumer, dass ihr Erfolg vorprogrammiert war.
Die 512bit des GB202 erklären sich auch einzig und allein durch den Fokus.
