最新公告
  • 欢迎光临数据科学与编程,我们是数据学科学兴趣交流小组立即加入我们
  • 配一台深度学习主机

    然而,这并不是一篇广告。如果你也打算配一台深度学习主机,可以参考一下。

    跑完了杭马,结束了杭州之旅,再无法为中断的深度学习找借口了,所以,我又回来了。研究深度学习,计算机硬件是一个门槛,虽然现在有免费的GPU云计算平台可使用,我之前也写过几篇薅资本主义羊毛的文章:

    1. 巧用Kaggle进行模型训练
    2. 谷歌GPU云计算平台,免费又好用

     

    但是,作为免费的云计算平台,或多或少有这样或那样的限制,练练手可以,但对于严肃的软件开发,远远不够。如果付费购买云计算服务,费用也很高。在咬了几次牙之后,决定还是配置一台深度学习主机。关于深度学习主机如何配置,上网搜索可以搜到一大堆,但是绝大部分文章都是几年之前写的。而计算机硬件的发展日新月异,以前主流的一些配置,到今天已经落伍了。接下来我就写写我对于配置深度学习主机的一些考虑。

    个人比较懒,不想一块块部件的去购买和装配,所以就上京东搜索了”深度学习主机”,结果很多,接下来就是筛选。当然在做选择之前我也定了几个大件的标准:

    首先,这台计算机的主要目的是为了深度学习训练模型,所以显卡要配好一些。如果能够配置多块显卡,那是最好不过。对于个人而言,4块、8块显卡的配,成本太高(土豪随意),所以选择支持两块显卡的主板比较合理。现在手头资金有限,可以先上一块显卡再说,等以后资金充裕了,再添加一块。显卡型号的选择,尽量选择主流、显存大的型号,比如GTX 1080 Ti和RTX 2080 Ti,显存均为11G,但是GTX 1080 Ti貌似已经停产,市面上流通的都是库存,甚至可能是使用过的旧显卡,最好选择RTX 2080 Ti。

    其次,有关CPU的选择。通常来讲深度模型的计算主要依赖GPU,所以CPU配置差一点也没有关系。但我在日常工作中,有编译Android系统、Chromium浏览器的需求,所以强劲的CPU还是有必要,最低要求i7 CPU。

    最后,就是内存和硬盘,现在内存和硬盘比较便宜,都是越大越好,考虑到性价比,内存选择32G,而硬盘采用SSD+机械硬盘的组合。SSD做系统盘,可以最大限度提升系统运行速度,相对比较贵,现在256G的价格比较亲民。机械硬盘容量大又便宜,作为数据盘,可以尽量多装一些数据集。

    最后,筛选出的主机配置如下:

     

    虽然配置中没有机械硬盘,但预留了8个盘位,以后可以随时扩展,而且SSD免费从256G升级到512G,显卡选配,各方面都符合我的需求。参与活动后,最后以17288元的价格拿下,此外店家还提供了白条6期分期免息的优惠,特别适合我这样的穷人。

    这个并非京东自营的商家,原想着可能还得几天才能到,没想到昨天下单,今天货就送到了。京东快递小哥很贴心的送到办公位上,乍一看到,吓了一跳,怎么这么大的包裹,而且超级沉,我一个人都无法从包装箱中拿出。拆开之后,才发现打包了两层,用泡沫固定主机,连机箱中也填充了海绵,主机保护的很周到。拆开通电,一次性点亮,Good。

    是不是霸气侧漏

    内部一览:

    和我原来的开发机对比一下,这个主机的机箱实在太大了。

     

    主机中预装的是Windows 10系统,装上鲁大师,进行系统检测,主板是微星的,显卡是技嘉的,都算是一线品牌:

     

    作为一名程序员,最爱的就是跑分,这次也不例外,当然要用鲁大师跑跑分:

     

    能够打败全国99%的电脑,很满足!其实我的主业是软件开发,对于计算机硬件并不是太懂,如果你觉得这里面的配置哪里不合理,可以给我留言,一起探讨一下。

    好了,以上就是我在双十一的收获,接下来还要安装Ubuntu Linux系统、深度学习环境,有机会再和大家分享。

     

    本站上原创文章未经作者许可,不得用于商业用途,仅做学习交流使用,本站免责声明。转载请注明出处,否则保留追究法律责任的权利。《署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-NC-SA 4.0)》许可协议授权
    数据科学与编程 » 配一台深度学习主机

    发表评论

    • 53会员总数(位)
    • 322资源总数(个)
    • 20本周发布(个)
    • 3 今日发布(个)
    • 334稳定运行(天)

    提供最优质的博文资源集合

    立即阅览 了解详情