深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練需要基于強(qiáng)大算力平臺(tái)。也就是GPU,深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練的過程中大量張量會(huì)在GPU上完成求導(dǎo)等計(jì)算梯度的運(yùn)算,但是單單有GPU是不行的,還需要有CPU進(jìn)行配合,甚至SSD固態(tài)硬盤,內(nèi)存等多個(gè)問題組成,那么個(gè)人如何組裝一臺(tái)深度學(xué)習(xí)服務(wù)器??
如何組裝一臺(tái)深度學(xué)習(xí)服務(wù)器
深度學(xué)習(xí)需要大量的算力支持,所以高性能的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器是必不可少的。本文將介紹如何組裝一臺(tái)深度學(xué)習(xí)服務(wù)器。
選擇硬件
建議選擇以下硬件:
IntelXeonE5-2600系列CPU
NVIDIATeslaV100或者NVIDIAGeForceGTX1080Ti顯卡
至少64GB內(nèi)存
至少500GBSSD硬盤
充足的散熱系統(tǒng),例如大功率風(fēng)扇或者水冷系統(tǒng)
組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器
按照以下步驟組裝深度學(xué)習(xí)服務(wù)器:
將CPU安裝到主板上并插入內(nèi)存條
在主板上插入顯卡
將SSD硬盤連接到主板上
安裝散熱系統(tǒng),例如大功率風(fēng)扇或者水冷系統(tǒng)
將主板放入機(jī)箱中
連接顯示器、鍵盤和鼠標(biāo)
將電源連接到主板等電源插口上
優(yōu)化深度學(xué)習(xí)服務(wù)器性能
進(jìn)行以下步驟來優(yōu)化深度學(xué)習(xí)服務(wù)器性能:
安裝CUDA和cuDNN
使用GPU加速深度學(xué)習(xí)框架,例如TensorFlow,PyTorch等
使用多GPUs來加速訓(xùn)練
使用批量處理來加速訓(xùn)練
使用數(shù)據(jù)并行來加速訓(xùn)練
使用分布式訓(xùn)練來加速訓(xùn)練
優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和超參數(shù),例如學(xué)習(xí)率,迭代次數(shù)等
以上就是如何組裝和優(yōu)化一臺(tái)深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的步驟。如果要獲得更好的訓(xùn)練效果,可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。
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