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          如何配置選購用于深度學習的GPU云主機服務器?

          很多人認為深度學習肯定機器配置跟普通機器有些不一樣,就像很多人認為做設計的機器一定很貴一樣。其實只要顯卡或者CPU滿足深度學習的應用程序就可以進行深度學習。由于現在CPU的核心數量和架構相對于深度學習來說效率會比GPU低很多,所以大部分深度學習的機器都是通過高端顯卡來運算的。

          以上簡單的闡述想表達的是深度學習主機其實沒有我們想象的那么高大上,也許你的主機一樣可以深度學習。

          關于深度學的機器網上應該可搜索到很多相關的資料,我就不在這里班門弄斧。這里談談關于DIY深度學習主機的一些選購原則和建議:

          1 電源選購:穩定、穩定、還是穩定。一個好的電源能夠保證主機再長時間運行不宕機和重啟。可以想象一下,計算過程中突然重啟,那么又要重來,除了降低效率,還影響心情。有些電源低負載使用的時候可能不出問題,一旦高負載運行的時候就容易出問題。選擇電源的時候一定要選擇功率有冗余品質過硬,不要功率剛剛好超出一點。

          2 顯卡選購:顯卡在深度學習中起到很重要的作用,也是預算的一大頭。預算有限,可以選擇家用游戲顯卡比如RTX2080 /RTX2080TI。預算充足,可以選擇專業深度學習卡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運算,其實CPU沒有多大負載。考慮到更多的用途,當然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 機箱選購:預留足夠的空間方便升級,比如現在使用單顯卡,未來可能要加顯卡等等;結構要合理,合理的空間更利于空氣流動。最好是加幾個散熱效果好的機箱風扇輔助散熱。溫度也是導致不穩定的一個因素。

          5 內存選購:內存32G起步,內存都是可以擴展的,所以夠用就好,不夠以后可以再加,買多了是浪費。

          6 固態選購:固態選擇大品牌企業級,Nvme或者SATA協議區別不大,雜牌固態就不要考慮了,用著用著突然掉盤就不好了。

          秒開云品牌服務器服務方面可能好點,但是搭配不是很靈活,溢價相對高一點,當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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