转载:深度学习电脑配置

2023-11-10 11:50

本文主要是介绍转载:深度学习电脑配置,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

半夜睡不着,想谈谈自己对深度学习主机配置的一些经验,想自己diy深度学习硬件的朋友可以参考一下,因为本人也不是特别资深的电脑diy爱好者,所以很多地方也是一知半解,有错误请大家指正。首先我会谈几点必须注意的事项;然后我阐述一些配件选择的原则,因为硬件更新是很快的;最后会给出一下当下的配置清单。下面我们步入正题。

配置深度学习主机的注意事项:

1.一定计算好需要多大功率的电源!我们配置深度学习主机最核心的就是显卡,GPU的功耗往往很大,尤其我们经常使用两块以上的显卡。因此电源功率很重要,这是我们主机稳定工作的保障,我看到很多服务器甚至会选择双电源,但是我自己没有试过,不是很清楚双电源。

2.双显卡以上时必须注意处理器和主板的选择。如果是双显卡以上,那么pcie就面临是工作在x16还是x8的状态,这里应该是说带宽。我们在选择CPU是就要关注他们的pcie通道数,通道数大约40条以上两个GPU才会都工作在x16状态。另外可以选择双CPU的主板,这样就可以支持两个甚至更多的GPU工作在x16状态。

3.使用m.2固态硬盘时注意是否影响GPU工作在x16状态。这点也是个第二点有关的,就是pcie的通道资源是有限的,有的主板会写你使用m.2的固态会占用谁的资源,导致那个接口不能用。所以我一般会用sata那种接口。不过通道多的一般没什么影响,还是要看一下主板说明。

硬件选择原则

1.GPU选择

因为我们核心就是为了使用GPU,所以我们就先想好用几块GPU,什么型号,然后再去选择其他配件。GPU有许多参数,比如频率,位宽,cuda数。其中√深度学习影响大的大约是这几个参数,cuda核心数数,显存大小,位宽。所以我们选择时可以主要参考这三个参数,越大越好。另外大的原则是越新的架构会越好,比如10系列的会比9系列的好,因为架构上做了优化,具体的我不懂,比如gtx1080肯定比gtx980好,gtx1060和980就要看看了,这个可以参考网上的天梯图,因为我们大部分都是买1080ti或者泰坦,所以还是好比较的。如果是专门的计算卡Tesla,就要看刚才说的三大参数。有钱当然上计算卡,没钱就游戏卡。然后想看总几块显卡,这对后面硬件的选择影响很大。

2.CPU与主板选择

CPU与主板是挂钩的,所以放在意思说。影响我们cpu选择的就是gpu的数目。前面提到过一个概念pcie通道数。我们使用一个gpu时,基本不用考虑pcie通道数,目前主流的8带cpu都是没问题的,当然推荐使用i7系列了,因为我们的程序除了使用gpu,很多通用计算是在cpu上进行的,他大大影响了我们程序运行的速度。另外如果是多人使用的工作站还是推荐使用至强系列的e3或者e5,一个是稳定,另一个是一般核心和线程多。多人使用时一定要注意线程数,线程越多,每个人使用时就越流畅。如果是两个那么必须使用i9或者至强系列中通道数足够的芯片。两个以上的推荐使用至强系列的cpu,而且最好是两个cpu, i9应该最多带三个gpu,别太勉强人家了。最后我们一般也都会关注主频,当然主频越高越快,价格也越贵,我认为参考主流i5的主频是个好的基准。这点也为我们选择至强系列芯片提供了参考。关键点,线程,主频,pcie通道数。然后根据cpu原则主板,一般家用芯片我们会选择z系列主板,i7八代配z370,如果是一个gpu其实我觉得好的b系列也没问题,b360之类,因为为了稳定,我们不会超频,所以b系列完全够用。这里注意的就是供电相数,大家可以查一下,因为我也不懂,就觉得数越发越好。多显卡的话,x299等x系列主板,或者其他服务器主板,就是不太好买。对了,多显卡千万不要查那个交火!!!

3.内存

CPU和主板支持什么内存就插哪种。主要参数就是类型,ddr4,ddr3这种的表示。频率要看主板支持多大,在主板BIOS设置中要设置才会倍频,要不白买高频率的了。内存大小,当然越大越好!还是那句话看主板支持多大的内存。一般16g一个人用足够,多个人怎么也得32g吧。毕竟matlab有时还是会用到的,内存别太小。一般就是看威刚,金士顿,芝奇,海盗船这几个牌子,芝奇,海盗船用的晶元据说好一些,金士顿也有骇客神条,还是看预算吧,一般不会差太多钱。

4.散热器

推荐水冷吧,要是i5什么的风冷就行,服务器主板的话,不太懂,我还是点名海盗船,还有酷冷,九州。

5.电源

之前说过注意功率!电源核定功率的80%差不多等于你所有配件的总功率比较好。长城,振华,海韵,海盗船推荐使用,鑫谷,安钛克,先马也还可以。这里有时提到的的金牌,银牌,白金就是转换率的不同。金牌一般就够用了。

6.机箱

不是越大越好,风道合理就行,当然还是买全塔式的。选品牌的质量比较好,好吧,其实我一般就买先马的,我感觉便宜。

6.硬盘

一般固态和机械都要,固态装系统,机械买监视级别的,放数据用。LINUX的话我一般选择把home挂载到机械盘,乱七八糟的都放自己home里。别买杂牌子吧,颗粒不会太好,使用寿命短。

目前推荐配置表

1.单显卡常规推荐

这个配置整体已经算中等的,CPU这里是盒装价格,也可以考虑散片便宜一点,没什么区别,就是盒装保修三年吧。这里主板我们一般不超频,可以选用B360,具体的可以自己看一下,重点看一下内存条支持的大小和频率,供电相数。内存只能多不能再少,最后我会推荐大家一套更家庭化的低配,内存可以少一点。散热同价位可以选择九州风神的堡垒或者水元素,这两个没用过,也不好说怎么样,贵一些的就是美商海盗船的H100i,115i,150i等。电源这里之前提过推荐使用的牌子都可以入手,预算不够可以买还可以的几个牌子,功率这个算是高的,应该700w就可以,甚至650w也能带,所以我推荐的850w,以稳为主。硬盘可以根据需要调整大小,希捷的硬盘也可以。显卡的话也可以选用新出的2080ti或者泰坦,看预算吧。价格方面这个是我之前在京东看的,淘宝上的天猫旗舰店应该会便宜些,大家还是货比三家再下单。可以省不少钱。

2.双显卡普通配置

使用的i9带动双显卡,这里的显卡选用的微星,比较便宜,也可以换成华硕,技嘉等,现在新出了2080ti,这个价格可能已经不准了。两个泰坦的话应该问题也不大,电源能带起来。这里再补充一个服务器CPU的配置

3.三个及以上显卡

这种情况我还是推荐大家买品牌服务器,然后和他们沟通去定制。

这是京东上的一个没有GPU的配置,价格肯定是要贵一些,但是没办法,因微原则上要用到两个CPU,这类主板市场不太好买,洋垃圾很多,所以最好还是找一些代理商直接定制。两个GPU之前大约算个,4.7k左右吧,如果是RTX2080ti就要贵一些,也得50k多,要加双电源。这里参考我之前说的大原则,合理定制配置,这里能省的恐怕就是内存和硬盘的大小,不会省太多钱。最最后,给各位穷鬼提供一个我认为的家用深度学习最低配。血泪省钱史啊。

4.最低家用深度学习配置

这里是我的以1050ti为核心的最低配置,最好最低配置一个1060 6g的,会好很多,电源还是能带起来的。内存也可以多插一个8g。要是想更多内存条只能换主板了。主板方面可以选用稍微贵一下的低端z370,可以超频。要换I7的话,还是用水冷稳点。

最后一句话,有钱的话就随便买,舒心省心。有钱真的可以为所欲为

2018.11.13补充 :目前看RTX2080ti 性能要好 但是价格也昂贵 ,性价比还是低 。有游戏玩家称他们的显卡有翻车的, 建议预算允许的话 ,观察一段时间再入手 。另外2080和1080ti的话,cuda核数目我没有对比,主要是显存上差距,同样的程序占用的显存在不同显卡上应该是一样的。这点涉及到一些cuda和nvidia的底层调用,我没有查过资料,想入手2080代替1080ti的查一下这部分的资料,否则加大batch size时会出现溢出的现象。

2018.12.18补充:GTX1080ti新的基本断货,二手的现在很便宜,但是质量不敢保证,有一批之前挖矿的在鱼目混珠。建议用RTX2080代替吧,没办法了,价格比较相近,能上2080ti就上吧。另外最近看了一篇文章,讲了GPU在x8和x16状态下性能影响不大,所以普通的主板其实装两个或以上的GPU也是完全可以的,并不一定要服务器主板。这里还要考虑电源问题。
内存的大小,至少保持和显存大小一致,频率影响不大。

  •                     <li class="tool-item tool-active is-like "><a href="javascript:;"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#csdnc-thumbsup"></use></svg><span class="name">点赞</span><span class="count"></span></a></li><li class="tool-item tool-active is-collection "><a href="javascript:;" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_824&quot;}"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#icon-csdnc-Collection-G"></use></svg><span class="name">收藏</span></a></li><li class="tool-item tool-active is-share"><a href="javascript:;"><svg class="icon" aria-hidden="true"><use xlink:href="#icon-csdnc-fenxiang"></use></svg>分享</a></li><!--打赏开始--><!--打赏结束--><li class="tool-item tool-more"><a><svg t="1575545411852" class="icon" viewBox="0 0 1024 1024" version="1.1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" p-id="5717" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" width="200" height="200"><defs><style type="text/css"></style></defs><path d="M179.176 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5718"></path><path d="M509.684 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5719"></path><path d="M846.175 499.222m-113.245 0a113.245 113.245 0 1 0 226.49 0 113.245 113.245 0 1 0-226.49 0Z" p-id="5720"></path></svg></a><ul class="more-box"><li class="item"><a class="article-report">文章举报</a></li></ul></li></ul></div></div><div class="person-messagebox"><div class="left-message"><a href="https://blog.csdn.net/qq_30263737"><img src="https://profile.csdnimg.cn/7/3/7/3_qq_30263737" class="avatar_pic" username="qq_30263737"><img src="https://g.csdnimg.cn/static/user-reg-year/1x/5.png" class="user-years"></a></div><div class="middle-message"><div class="title"><span class="tit"><a href="https://blog.csdn.net/qq_30263737" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_379&quot;}" target="_blank">Ring__Rain</a></span></div><div class="text"><span>发布了213 篇原创文章</span> · <span>获赞 105</span> · <span>访问量 12万+</span></div></div><div class="right-message"><a href="https://im.csdn.net/im/main.html?userName=qq_30263737" target="_blank" class="btn btn-sm btn-red-hollow bt-button personal-letter">私信</a><a class="btn btn-sm  bt-button personal-watch" data-report-click="{&quot;mod&quot;:&quot;popu_379&quot;}">关注</a></div></div></div>
    

这篇关于转载:深度学习电脑配置的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/382512

相关文章

HarmonyOS学习(七)——UI(五)常用布局总结

自适应布局 1.1、线性布局(LinearLayout) 通过线性容器Row和Column实现线性布局。Column容器内的子组件按照垂直方向排列,Row组件中的子组件按照水平方向排列。 属性说明space通过space参数设置主轴上子组件的间距,达到各子组件在排列上的等间距效果alignItems设置子组件在交叉轴上的对齐方式,且在各类尺寸屏幕上表现一致,其中交叉轴为垂直时,取值为Vert

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

【前端学习】AntV G6-08 深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)

【课程链接】 AntV G6:深入图形与图形分组、自定义节点、节点动画(下)_哔哩哔哩_bilibili 本章十吾老师讲解了一个复杂的自定义节点中,应该怎样去计算和绘制图形,如何给一个图形制作不间断的动画,以及在鼠标事件之后产生动画。(有点难,需要好好理解) <!DOCTYPE html><html><head><meta charset="UTF-8"><title>06

学习hash总结

2014/1/29/   最近刚开始学hash,名字很陌生,但是hash的思想却很熟悉,以前早就做过此类的题,但是不知道这就是hash思想而已,说白了hash就是一个映射,往往灵活利用数组的下标来实现算法,hash的作用:1、判重;2、统计次数;

零基础学习Redis(10) -- zset类型命令使用

zset是有序集合,内部除了存储元素外,还会存储一个score,存储在zset中的元素会按照score的大小升序排列,不同元素的score可以重复,score相同的元素会按照元素的字典序排列。 1. zset常用命令 1.1 zadd  zadd key [NX | XX] [GT | LT]   [CH] [INCR] score member [score member ...]

【机器学习】高斯过程的基本概念和应用领域以及在python中的实例

引言 高斯过程(Gaussian Process,简称GP)是一种概率模型,用于描述一组随机变量的联合概率分布,其中任何一个有限维度的子集都具有高斯分布 文章目录 引言一、高斯过程1.1 基本定义1.1.1 随机过程1.1.2 高斯分布 1.2 高斯过程的特性1.2.1 联合高斯性1.2.2 均值函数1.2.3 协方差函数(或核函数) 1.3 核函数1.4 高斯过程回归(Gauss

【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络(1)sklearn

系列文章目录 监督学习:参数方法 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch4 线性回归 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归 【课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch5 逻辑回归(SAheart.csv) 【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch6 多项逻辑回归 【学习笔记 及 课后题练习】 陈强-机器学习-Python-Ch7 判别分析 【学

系统架构师考试学习笔记第三篇——架构设计高级知识(20)通信系统架构设计理论与实践

本章知识考点:         第20课时主要学习通信系统架构设计的理论和工作中的实践。根据新版考试大纲,本课时知识点会涉及案例分析题(25分),而在历年考试中,案例题对该部分内容的考查并不多,虽在综合知识选择题目中经常考查,但分值也不高。本课时内容侧重于对知识点的记忆和理解,按照以往的出题规律,通信系统架构设计基础知识点多来源于教材内的基础网络设备、网络架构和教材外最新时事热点技术。本课时知识

线性代数|机器学习-P36在图中找聚类

文章目录 1. 常见图结构2. 谱聚类 感觉后面几节课的内容跨越太大,需要补充太多的知识点,教授讲得内容跨越较大,一般一节课的内容是书本上的一章节内容,所以看视频比较吃力,需要先预习课本内容后才能够很好的理解教授讲解的知识点。 1. 常见图结构 假设我们有如下图结构: Adjacency Matrix:行和列表示的是节点的位置,A[i,j]表示的第 i 个节点和第 j 个

Node.js学习记录(二)

目录 一、express 1、初识express 2、安装express 3、创建并启动web服务器 4、监听 GET&POST 请求、响应内容给客户端 5、获取URL中携带的查询参数 6、获取URL中动态参数 7、静态资源托管 二、工具nodemon 三、express路由 1、express中路由 2、路由的匹配 3、路由模块化 4、路由模块添加前缀 四、中间件