• 为什么需要 4K 160hz 的显示器？Thinkvision T27hv 不够做深度学习多模态？
• 水冷不怕 3 年之后堵冷头？为什么不用 TDP 270W 的双塔 7 热管 Dark Rock Pro 5？
• 为什么不考虑 19 寸机架式+轻薄本终端 putty 远程登陆？
• 维保呢？
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• 深度学习主要专注显卡性能和稳定性，5090 没 ECC 怎么保证稳定？
• 美国 GPU 禁令对购买 RTX PRO 专业卡的影响，法务评估了吗？
• 假设可以合规购买 RTX 5090，那么你出于什么原因无法购买 RTX PRO 4500？
• 如果你认为 RTX 5090 和 RTX PRO 4500 有性能差距，在深度学习中是稳定性重要还是性能重要？
• 深度学习要求大显存，那以什么理由放弃 RTX A6000 48GB／6000 ada？RTX 5090／PRO 4500 虽然芯片先进，GDDR7带宽大但只有 32GB 显存。在一些时候是能跑／能微调（稍慢） 和 显存不够，溢出到 CPU 和内存导致慢得要死不能跑的区别。
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• 深度学习对 CPU 要求不高，为什么要高频 9950x，为什么不考虑 12C24T 2.7-3.1 Ghz 的 CPU？
• 为什么不考虑前代 AMD EPYC/Intel Xeon Scalable+DDR4 ECC 内存？
• 内存不支持 ECC，怎么保证稳定？
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• 硬盘为什么不用业内稳定的解决方案 SAS 或者 U2 SSD？为什么没有 RAID？数据安全怎么保证？
• 有线网卡的速度是多少？
• 电源为什么没有冗余，不考虑一路市电/一路 UPS 的核心原因是什么?
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• 有没有对至少３家系统整合商询价？对机架式／塔式询价细节和报价呢？

我有偿给党内某些项目作技术把关的时候，经常说让你紧张/害怕，多解释不是我的目的，我怕你买完这个东西干不了你报告里写的事，到时候钱都花了，项目推进不了，那时候才是你该害怕的时候。

我作为职业IT建议你提前思考，提前准备答案，修改不合理的部分。你自然可以根据你自己的预算水平进行调整。

对于一个学术研究所需求的设备，稳定大于一切。算得再快，崩了等于0，从头再来。

某些人当然可以不认同我的说法，但是我之前已经遇到过2回，我提出稳定性问题之后，研究员不采纳我的意见，最后导致实验数据丢失或项目进度延误。我不太喜欢落井下石，但是会议纪要里明明白白地写着我提过的稳定性问题，追责也不是我的责任。

如果我没提ECC稳定性这件事，那我就得担责。

“I told you so.” 当某些研究员由于种种因素不上 ECC 的时候，我希望这句咒语时刻萦绕在他们耳边。我这个研究所不怕有名目地花钱，就是怕花了钱但办不了事。

或者是项目组老大 / 研究所老大给我发个邮件，写明白了情况，我就没其他意见。谁拿钱谁说了算买啥，我就是混口饭吃。

我这工作就是养家糊口，四平八稳才是正道，欲速则不达。按某些答主的建议，在我这个地方做IT都已经攒了一堆负面印象/处分/背锅担责了。

与德国学术体系的采购不同，也有可能是某些时候中国学术研究体系中的采购很灵活？那我就不知道了，我在德国一旦有人和我提起办事“灵活”，我就有点害怕。