現(xiàn)今，日益完善的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和-AI-服務(wù)愈加受到市場青睞。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)集不斷擴(kuò)大，計(jì)算模型和網(wǎng)絡(luò)也變得越來越復(fù)雜，這對于硬件設(shè)備也提出了更為嚴(yán)苛的需求。如何利用有限的預(yù)算，最大限度升級系統(tǒng)整體的計(jì)算性能和數(shù)據(jù)傳輸能力成為了最為重要的問題。

熟悉深度學(xué)習(xí)的人都知道，深度學(xué)習(xí)是需要訓(xùn)練的，所謂的訓(xùn)練就是在成千上萬個(gè)變量中尋找最佳值的計(jì)算。這需要通過不斷的嘗試識別，而最終獲得的數(shù)值并非是人工確定的數(shù)字，而是一種常態(tài)的公式。通過這種像素級的學(xué)習(xí)，不斷總結(jié)規(guī)律，計(jì)算機(jī)就可以實(shí)現(xiàn)像人一樣思考。因而，更擅長并行計(jì)算和高帶寬的GPU，則成了大家關(guān)注的重點(diǎn)。

很多人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)GPU服務(wù)器配置跟普通服務(wù)器有些不一樣，就像很多人認(rèn)為做設(shè)計(jì)的機(jī)器一定很貴一樣。其實(shí)只要顯卡或者CPU滿足深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用程序就可以進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。由于現(xiàn)在CPU的核心數(shù)量和架構(gòu)相對于深度學(xué)習(xí)來說效率會比GPU低很多，所以大部分深度學(xué)習(xí)的服務(wù)器都是通過高端顯卡來運(yùn)算的。

這里談?wù)勱P(guān)于深度學(xué)習(xí)GPU服務(wù)器如何選擇，DIY深度學(xué)習(xí)主機(jī)的一些選購原則和建議：

1、電源選購：

穩(wěn)定、穩(wěn)定、還是穩(wěn)定。一個(gè)好的電源能夠保證主機(jī)再長時(shí)間運(yùn)行不宕機(jī)和重啟?？梢韵胂笠幌拢?jì)算過程中突然重啟，那么又要重來，除了降低效率，還影響心情。有些電源低負(fù)載使用的時(shí)候可能不出問題，一旦高負(fù)載運(yùn)行的時(shí)候就容易出問題。選擇電源的時(shí)候一定要選擇功率有冗余品質(zhì)過硬，不要功率剛剛好超出一點(diǎn)。

2、顯卡選購：

顯卡在深度學(xué)習(xí)中起到很重要的作用，也是預(yù)算的一大頭。預(yù)算有限，可以選擇家用游戲顯卡比如RTX2080 /RTX2080TI。預(yù)算充足，可以選擇專業(yè)深度學(xué)習(xí)卡Titan RTX/Tesla V100等等。

3、CPU選購：

選擇單路還是雙路也是看軟件，純粹的使用GPU運(yùn)算，其實(shí)CPU沒有多大負(fù)載?？紤]到更多的用途，當(dāng)然CPU不能太差。主流的高性能多核多線程CPU即可。例如i9-9900K /i9-9900X/雙路單路E5。

4、內(nèi)存選購：

內(nèi)存32G起步，內(nèi)存都是可以擴(kuò)展的，所以夠用就好，不夠以后可以再加，買多了是浪費(fèi)。

5、固態(tài)硬盤選購：

固態(tài)選擇大品牌企業(yè)級，Nvme或者SATA協(xié)議區(qū)別不大，雜牌固態(tài)就不要考慮了，用著用著突然掉盤就不好了。

6、機(jī)箱選購：

預(yù)留足夠的空間方便升級，比如現(xiàn)在使用單顯卡，未來可能要加顯卡等等；結(jié)構(gòu)要合理，合理的空間更利于空氣流動(dòng)。最好是加幾個(gè)散熱效果好的機(jī)箱風(fēng)扇輔助散熱。溫度也是導(dǎo)致不穩(wěn)定的一個(gè)因素。

品牌GPU服務(wù)器服務(wù)方面可能好點(diǎn)，但是搭配不是很靈活，溢價(jià)相對高一點(diǎn)，當(dāng)然有些也是可以定制的，這里就不多討論了，原則和上面差不多。

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