[请教] Android AOSP 工作站选择

我正在选择个趁手的工作站 , 用于 aosp 学习 & 开发 .

目前了解到的只有这两款

Precision 3680
- 担心 192G 内存非官方支持 , 后续有问题不好处理
- 如果 128G 内存的话 , 不知道是否会不够用 , 但已经封顶了无法扩展 .
Precision 5680
- 各方面都肯定够用 , 且有足够的扩展空间 .
- 贵
- 如果最终我因为种种顾虑没有找到更(主观)好的选择 , 这是我的兜底方案 .

如果有大佬可以推荐下自己正在使用的设备和购买渠道, 将十分感恩 .

类别	Precision 3680	Precision 5680	对比分析
价格	3W 内	4W 左右	5680 贵约 30%+
CPU 选项	i9-14900K (24 核 32 线程)	Xeon W7-2475X / W7-2495X (20-24 核 / 40-48 线程)	5680 采用工作站级 CPU，适合长期高负载任务
内存插槽	4 个	8 个	5680 内存扩展更大
最大内存	128GB (官方支持) / 192GB (非官方)	2TB (官方支持)	5680 胜出，适合超大数据处理
内存类型	DDR5-5600 (非 ECC)	DDR5-4800 (支持 ECC)	5680 支持 ECC，稳定性更高
硬盘插槽	NVMe × 2, SATA × 4	NVMe × 4, SATA × 4	5680 扩展更强
PCIe 插槽	PCIe 5.0 ×16 (1), PCIe 4.0 ×8 (3)	PCIe 5.0 ×16 (2), PCIe 4.0 ×8 (3)	5680 扩展性更强，支持更多 GPU
显卡支持	单 GPU (最高 RTX A4000)	双 GPU (最高 RTX 6000 Ada)	5680 支持双显卡
功耗	最大 750W	最大 1350W	5680 功耗更大，适合高负载环境
超频支持	✅ 支持	❌ 不支持	3680 支持超频，适合高主频应用
ECC 支持	❌ 不支持	✅ 支持	5680 适合服务器/科研应用
适合场景	编程、开发、轻量级建模	3D 渲染、AI 训练、大规模计算	5680 适合专业工作站

当前我卡壳的情况是 : 我正在处理的代码是 aosp 13

我习惯在 Debian 宿主机上通过 Docker Ubuntu 完成编译动作 .
- 我当前设备是 4 核 8 线程 i7 cpu + 32G 内存 + 32G Swap
- 通过实践我知道 , 实际给到 docker 容器使用的资源是 6 线程+28G 物理内存(28G Swap)
我可以正常编译通过 . (若干次报错之后)
当我尝试修改(增加 .h/.cpp 文件) libbase 内的 c++ 代码后 .
- 我必须更新 .lsdump 才能继续完成编译动作 . (我的失败动作就发生在这里)
- $ANDROID_BUILD_TOP/development/vndk/tools/header-checker/utils/create_reference_dumps.py -libs libbase -products aosp_bluejay --build-variant eng
- 我的失败日志大致有这样几类(我以为可以理解为硬件资源不足)
  - out of memory
  - [signal SIGSEGV: segmentation violation code=0x1 addr=0x24ae30aaf53a pc=0x46477f]
  - unexpected fault address 0x10c0006a6396
  - panic: runtime error: index out of range [549755820000] with length 10413
  - panic: runtime error: slice bounds out of range [8:0]
  - sym 86176: relocation target go.info.*crypto/sha256.digest not defined for ABI0 (but is defined for ABI0)