干货 | 如何配置一台适用于深度学习的工作站?

本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站?】下的回答,AI科技评论获其授权转载。

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如何配置一台适用于深度学习的工作站?

刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习,结果原来的工作站功率不够,带不动,所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见,最好给个完整的list,我好照着买,谢谢。(本人新手,也不怎么会组装,最好是半成品机器,然后我组装一下就好的那种)

配置方法

x299配置:

2路GPU配置单:

四路GPU配置单:

(1080ti换成Titan也没问题)

GPU的选择是重点

GPU的选择:

GTX

下面给出1080、1070、1060、Titan X、Titan X 2016的几项指标的对比:

TFLOPS(teraFLOPS FLoating-point Operations Per Second每秒浮点运算次数)

1080ti 真是牛B,11.5TFLOPS,11GB显存

以上几幅图转自:GTX Titan X comparison

一般消费级主板虽然有四个x16规格的插槽,但是当你插上四路GPU时,事实上每路只有x8,所以这其实没有最大化四路GPU的性能。

CPU和主板: 其中一个制约因素:单U的max PCI-E lanes。单U最大40lanes(即使服务器的CPU),也就是即使有4个规格的x16,只能最多达到2路x16加一路x8。不过,芯片组其实也可以扩充一部分lanes。(x99可以扩宽2.0的8lanes,z170可以扩充3.0的20lanes) 有些主板上会搭载PLX chips,这个芯片是相当于是“交换机”的功能,并没有增加额外的lanes。明确提出搭载PLX的是华擎X99 WS-E/10G。

内存、电源、硬盘、机箱等: 至于,内存、电源、硬盘什么的,就比较容易了,根据自己预算,自行权衡,内存建议DDR4 64G,CPU不可太差不然会是瓶颈,机箱的话海盗船的都还不错。电源其实还是要买个比较稳定的,因为会有“无休止”的training。

x299

新旧Titan对比:

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-09-25

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