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    机器学习资源,深度学习一体机找哪家好其实就这么简单
    分享  | 2019-05-22 12:53:20发布 信息编号:443986
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机器学习资源,深度学习一体机找哪家好其实就这么简单
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延伸内容
如何进行学习环境快速搭建?下面,我就CPU,显卡,主板,内存以及电源这几个比较值得注意的地方说一下(机箱硬盘冷却什么的可以自己自行百度攒机的教程)。一个考虑点,你是是否考虑多卡扩展?(GPU的选择)这个一定程度上取决于你投入的总预算,如果你并无以后继续折腾的打算,纯粹只是入门的话,可以按照普通游戏主机的配置来配。显卡的选择,除了很多人耳熟能详的1080之外,其实980Ti也是不错的性价比选择。按照Tim Dettmers[1]大神的说法,根据你应用的数据场景不同,有对应显存容量的标准,简单的说就是:总的说来较好的 GPU:GTX 1080 和 GTX Titan X    有成本效益但价格高的:eBay 上的 GTX Titan X , GTX 1070有成本效益但麻烦多的:GTX 970(有内存问题)便宜的卡片而且没有麻烦:eBay 上正规的 GTX Titan我的数据集大于 250GB:GTX Titan我钱不多:eBay上的 GTX 680 4GB 或者 GTX 960 4GB我几乎没钱:尚待解决;深度学习是为壕准备的我参加 Kaggle 比赛:GTX 1070 或者 GTX 970我是一名研究人员:至少需要一个 GTX TITAN X 和 1-4 GTX 1080 来做原型一般来说,我建议一步到位的原则,选择1080,这可能需要勇气,但你会发现这是最恰当的选择。至于泰坦,则已经不是勇气就可以解决的范畴,没有单位背书的情况下,除非是精致的壕,否则不可能消受得起。比较值得玩味的是,1080似乎不支持4路并联,至少官方还没有这方面的信息。二个考虑点,CPU的选择来到二个考虑点的话,就默认你已经有将来扩展的打算,一般来说,CPU的选择会是一个陷阱。和GPU的选择不一样,在深度学习了CPU并不是发挥最重要的影响角色,因此,盲目追求的CPU是没必要的。这更多的原因是和intel的产品架构有关,不见得型号越新的CPU,在规格上都能越新。如果你将来要多卡扩展,那么比起频率,你更应该关注CPU的PCIE 3.0的通道数量,对于使用多GPU互联的用户来说至关重要。像英伟达官方推荐的devbox[2] 中CPU的选择就是i7-5930K,它提供了高达40条PCIE 3.0通道。当然和一般的CPU相比,不管是5930还是5960,价格都比较感人,但既然你要选择多卡拓展,就别无选择。第三个考虑点,主板的选择还是那句老话,我这里推荐的主板选择,是基于你要多卡扩展的,如果你只是一张显卡的话,可以用Z170系列。多卡的话必须选择X99系列的主板,如果你将来是要上四张显卡(前面说过1080未必支持四路SLI,所以要注意了),貌似就只能选devbox推荐的华硕Asus X99-E WS的工作站主板,只是两张的话,一般的X99是没问题的。第四个考虑点,内存的选择一般来说,是以内存至少是显存*2的方式来搭配。其他的基本上没有什么大问题,毕竟内存的选择严重依赖于主板的选择,只是什么频率的内存乃至有多少条内存通道,都是主板说了算。不过,不同的CPU对于较大可以支持的内存容量也不同,比如上面提到的i7-5930K,较大只能支持64GB的内存。另外一个重点就是,ECC内存和普通的内存相比可能会慢一些,但有较高的容错能力,这对于深度学习来说是非常重要的,然而不是每个主板都能接受适配ECC内存,很不幸的是,官方推荐的主板Asus X99-E WS就不行。

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