Entendiendo que la opción de jugar afectará su capacidad en AutoCad y otras aplicaciones de gráficos profesionales, hay algunas opciones, pero ninguna de ellas es buena.
No se puede subrayar lo suficiente que AutoDesk ha lanzado repetidamente datos de rendimiento que demuestran que su software funciona mejor en tarjetas Quadro / FirePro que en tarjetas GeForce / Radeon. Puede lanzar más núcleos cuda, más v-ram y un reloj más alto en la aplicación y obtener un rendimiento peor que el que obtendría con una tarjeta con el chipset correcto.
Al mismo tiempo, a los juegos no les importa cuántos núcleos tenga en su CPU, se puede ganar muy poco jugando en un i7 en lugar de un i5, y hay datos de referencia que sugieren que cuando se usa la misma GPU , en muchos juegos no hay una diferencia apreciable por el usuario entre un Pentium AE de 2 núcleos no hiperprocesados y un i7 con 4 núcleos hiperprocesados. Lo que importa para los juegos es Clock Rate, no Core Count.
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¿Y qué hay de MatLab? MatLab no utiliza núcleos ‘virtuales’ Hyperthreaded, pero sí utiliza múltiples núcleos. En este caso, es mejor que tenga un procesador Xeon para obtener más núcleos físicos (digamos 12 núcleos en una sola CPU) o una serie AMD FX que utiliza más núcleos físicos (eso es discutible, no he visto datos para MatLab en hardware AMD .)
En última instancia, al construir una PC para jugar y ejecutar aplicaciones computacionalmente intensas, tendrá que elegir. ¿Qué es más importante para ti?
Si tuviera que dividir el término medio y optar por un doble propósito, esto es lo que haría (Nota: con X99 a solo unas semanas, voy a dar una respuesta que discute tanto X99 como X79)
Primero, si estuviera construyendo hoy, sería una placa base X79 con un i7 4930K. ¿Por qué? Equilibrar. X79 lo llevará a 40 líneas PCI-e para GPU (hablemos de eso más adelante) y también le permitirá aprovechar un 4930K para seis núcleos físicos (12 hilos que pueden o no ser utilizables). El procesador se va a bombear potencia para AutoCad (un poco menos para MatLab) y superará fácilmente un 4790K o la mayoría de los chips AMD. Al mismo tiempo, se abstiene de deambular por las tierras hostiles de los juegos de Xeons, que generalmente registran menos y son más viables en configuraciones de doble procesador de todos modos. Para X99, estaría buscando un 5960X para alimentar a MatLab con 2 núcleos físicos adicionales. El éxito en el reloj no será horrible para el juego y siempre puedes invertir en enfriamiento para recuperar parte de la pérdida.
En cuanto a GPU, no puedo encontrar ningún dato que admita AutoCad haciendo un mejor uso de Cuda u OpenCL, así que elija. Dado que ya estamos teniendo un éxito en el rendimiento por usar una tarjeta de juego en lugar de una tarjeta de estación de trabajo, optaría por tarjetas duales en SLI o Crossfire. El doble R9 290 sería mi presupuesto, pero no hay nada de malo en lanzarle algunos Titanes si tiene el presupuesto para hacerlo. Deje que su preferencia de juego y su presupuesto dicten su elección de marca.
Dado que estamos viendo una pieza de hardware de ingeniería de rendimiento y que la gente de AutoDesk tiende a recomendar una gran cantidad de RAM si estás haciendo visualizaciones en 3D, optaría por 32-64GB de RAM. Con x99, eso será costoso ya que X99 será el primer chipset en presentar DDR4, pero no hay razón para permitir que los recursos del sistema obstaculicen su flujo de trabajo. AutoDesk recomienda un mínimo de 16 GB para los flujos de trabajo de visualización en 3D.
Para la mayor parte de esto, optaría por un SSD de tamaño razonable: 512 GB, 1 TB si el presupuesto lo permite, pero el resto de los datos se pueden colocar de forma segura en platos giratorios, tantos como sea necesario.
Me tomaría el tiempo para invertir en refrigeración. Un bloque de agua de circuito cerrado sería un buen lugar para comenzar, y dado que AutoCad no hace uso de la representación de GPU, eso puede ser lo más lejos que necesite ir. Si está haciendo sesiones de juego extendidas, valdría la pena expandir la refrigeración a un circuito abierto para obtener refrigeración líquida en las GPU, pero de lo contrario, probablemente solo agregue gastos a la construcción.
De acuerdo, sé que es un gran bloque de datos, pero espero que ilustre que las necesidades de hardware del software profesional y las necesidades de hardware del software de juegos son diferentes y, aunque hay superposición, si quieres llegar lejos en cualquier dirección, comienzas trabajando en contra de su capacidad de ir en la otra dirección.
