深度学习电脑硬件配置

深度学习电脑硬件配置

这一部分记录了博主在配置深度学习所用的电脑硬件的过程中使用的参数和遇到的问题,以供参考。更新于2018.11.13。

硬件配置

博主目前应用过两种配置的电脑。第一种是目前正在用的,第二种是即将配置的。

第一种

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第二种

运行环境要求:
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选定配置:

器件型号价格备注
CPUIntel 酷睿i9-9900k约4899(京东)
主板华硕 Z390-A约2099(官网)CPU与主板套装约6499(京东)
GPUNVIDIA TESLA P100 16G x 2约90000(京东)87500(天猫)需要主板PCIe x 16接口(Z390-A可以)
内存条海盗船 DDR4 16G 3600 x 4约1640 x 4
固态硬盘三星970evo 250-256GB约539(京东)需要主板支持NVME协议(Z390-A可以)
机械硬盘西部数据4TB 金盘约1199(京东)
电源海盗船 HX1200i约1929(京东)电源与机箱风冷可以选择套装,套装价约2899(京东)
机箱海盗船 AIR 540 加水冷约1899(京东)下单之前联系对方将机箱、水冷、电源放在一起,机箱本身带3个风扇
显示器Dostyle DM270QD约1099(京东)27英寸2K平面 ADS面板
键盘Logitech K120约45(京东)键盘鼠标套装约89(京东)
鼠标Logitech M100r约44(京东)

主板+CPU

型号价格缓存内核数线程最大Turbo频率
酷睿i7-8700k2593.02左右12 MB SmartCache6124.70 GHz
酷睿i9-9900k4999左右16 MB SmartCache8165.00 GHz

博主选择的是i9-9900k(无自带散热模块,仅支持300系列主板):
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主板:PRIME Z390-A,2099元,可以搭载2块NVIDIA
TESLA P100 GPU。官网:https://www.asus.com.cn/store/product-2064.html。

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GPU

型号显存价格
NVIDIA TESLA P10012G或16G40000或45000
NVIDIA Quadro GP10016G46000,但满减后单块43750

天猫链接上说GP100的散热更好,而且可以支持NVLink(需单独购买桥接器);P100不支持NVLink。两块板子都可以放在Z390-A主板上(PCIe x 16)。不过按照要求,只能装p100的卡了。

官网技术参数:

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虽然配上nvlink效果更好,但目前国内网上能买到的好像只有PCI-E版的,接口是PCIe x 16。

网上商家提供的参数:

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内存条

根据主板的限制挑选内存条,默认的频率是2666,如果需要到4266是需要打开超高频的。

根据主板限制,应当购买4根16GB的内存条(因为有4个卡槽)。

网址:https://detail.tmall.com/item.htm?id=577391795458&spm=a220o.1000855.0.0.6839580fMdE5Ln

更多内容,欢迎加入星球讨论。
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### 适合深度学习电脑硬件配置建议 #### GPU 配置 对于深度学习,GPU 是最重要的组件之一。它能够显著加速模型训练和推理过程。根据引用内容[^1],强大的 GPU 是关键,尤其是在处理大规模数据集时。推荐以下 GPU 配置: - NVIDIA RTX 3060 Ti 或更高型号(如 RTX 3070、RTX 3080、RTX 3090),这些显卡提供足够的显存和计算能力。 - 对于更大规模的数据集或复杂模型,建议选择显存至少为 10GB 的 GPU,例如 NVIDIA A100 或 Tesla V100[^1]。 #### CPU 配置 虽然 GPU 在深度学习中占据主导地位,但 CPU 同样重要,特别是在数据预处理阶段。引用内容[^2]提到,CPU 负责处理数据加载、预处理和其他辅助任务。推荐以下 CPU 配置: - Intel Xeon 或 AMD Ryzen 系列处理器,核心数越多越好。 - 对于高性能需求,可以选择双 Xeon 可扩展处理器,最大支持 56 核心,频率可达 3.8GHz[^3]。 #### 内存配置 内存是确保系统流畅运行的关键因素。引用内容强调了足够的内存对于深度学习的重要性。推荐以下内存配置: - 至少 32GB DDR4 内存,建议升级到 64GB 或更高。 - 如果使用多块 GPU,则需要更多内存来支持并行计算。 #### 存储配置 快速存储设备可以减少数据加载时间,提高整体效率。推荐以下存储配置: - 主系统盘:使用 NVMe SSD,容量至少为 512GB。 - 数据存储:配备大容量 HDD 或额外的 SSD,用于存储大规模数据集。 #### 示例配置 以下是基于上述建议的一个完整示例配置: ```plaintext - CPU: Intel Xeon Silver 4214R (18 核心, 3.2GHz) - GPU: NVIDIA RTX 3080 (10GB GDDR6X 显存) - 内存: 64GB DDR4 3200MHz - 存储: 1TB NVMe SSD + 4TB HDD ``` #### 超级型工作站推荐 如果预算充足,可以选择更高端的工作站,例如 UltraLAB GX620M。该工作站支持双 Xeon 处理器、最多 9 块 GPU 和 20 盘位并行存储,非常适合大规模建模与仿真计算[^3]。 ### 注意事项 在选择硬件时,请确保所有组件兼容,并考虑未来可能的升级需求。此外,深度学习框架(如 TensorFlow、PyTorch)对硬件的支持程度也需纳入考量。
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