深度學習GPU如何選擇？選購GPU服務器的一些建議和原則[立爾訊]

如今，越來越成熟的深度學習技術越來越受到市場的青睞。與此同時，數據集不斷擴展，計算模型和網絡變得越來越復雜，對硬件設備的要求也越來越高。如何在有限的預算下最大限度地提高系統的整體計算性能和數據傳輸能力已成為系統面臨的一個重要問題。

許多人認為深度學習GPU服務器的配置不同于普通服務器，正如許多人認為設計機器一定很昂貴一樣。事實上，只要GPU或CPU滿足深度學習的應用，深度學習是可能的。與深度學習相比，CPU內核數量和架構效率遠低于GPU，因此大多數深度學習服務器都通過高端GPU運行。

以下是關于如何選擇深度學習GPU服務器和DIY深度學習主機的一些原則和建議；

1.購電源：

穩定，穩定，穩定。良好的電源可以確保主機可以長時間運行，而無需關閉或重新啟動?？梢韵胂?，如果計算過程突然重新啟動，則必須重新啟動。除了降低效率，它還會影響你的情緒。在低負載下使用時，某些電源可能不會導致問題。一旦在高負載下運行，它們很容易出現問題。選擇電源時，請務必選擇冗余、高質量的電源。不要超過能量一點。

2.購買GPU：

GPU在深度學習中發揮著重要作用，也是預算的一大部分。在預算有限的情況下，您可以選擇家庭游戲GPU，如rtx2080/rtx208oti。預期足夠地您可以選擇專業深度學習卡塔坦RTX/Tesla V100等。

3.購買中央處理器：

單通道和雙通道的選擇也取決于軟件。使用純GPU操作。事實上，中央處理器上的負載并不大?？紤]到多用途，當然CPU也不能太差。您可以使用主流的高性能多核多線程cpu。例如：i9-9900k/i9-9900x/雙向單向E5。

4.內存購買：

內存從32g開始，您可以擴展內存，只要您使用足夠的內存。如果還不夠，可以稍后添加。買更多的東西是浪費。

5.購買固態驅動器：

對于固態，選擇大品牌企業的級別。nvme和SATA協議之間幾乎沒有區別。不要考慮雜亂的固體。突然間，它不起作用了。

6.硬盤采購：

為方便升級預留足夠的空間，例如現在使用單個GPU，將來添加GPU；結構應合理，合理的空間更有利于空氣流通。最好增加幾個散熱效果好的機箱風扇，以輔助散熱。溫度也是導致不穩定的一個因素。

品牌GPU服務器服務可能更好，但匹配不是很靈活。保費相對較高。當然，有些可以定制。我不想在這里討論原理與上述類似。

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