深度学习需要的电脑配置

本文详细介绍了进行深度学习时GPU的选择标准,强调了GPU对于深度学习体验的重要性,并提供了不同预算和需求下的GPU推荐,包括RTX2080Ti、RTX2080、GTX1070等型号,以及适用于不同数据集大小和应用场景的配置建议。

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深度学习核心的是GPU(深度学习加速)
反过来说:GPU的选择将从根本上决定你的深度学习体验


电脑配置

  1. 可以进行深度学习的显卡(有些显卡不能进行深度学习)【独立显卡】
  2. 显存的大小不能低于4G
  3. 内存的大小不能低于8G
  4. CPU不能低于四核八线程

GPU选择建议

  1. 使用GTX 1070或更好的GPU
  2. 购买带有张量核心的RTX GPU
  3. 在GPU上进行原型设计,然后在TPU或云GPU上训练模型

显卡型号

显卡型号描述
RTX 2080 Ti性能最好的GPU
RTX 2080,GTX 1080(高端),RTX 2060或GTX 1060 (6GB)(中低端)高性价比
GTX 1070, GTX 1070 Ti, GTX 1060性价比高,便宜
RTX 2080 Ti, RTX 2080使用的数据集>250GB
GTX 1060 (6GB)预算很少、穷人之选
GTX 1050 Ti (4GB)/CPU(建模)+ AWS/TPU(训练)几乎没预算
GTX 1060 (6GB)(建模)+ AWS(最终训练)+ fast ai库、RTX 2070Kaggle竞赛
RTX 2080 TiNLP研究人员
采用鼓风设计的GTX 2080 Ti,如果训练非常大的网络,请选择RTX Titans计算机视觉或机器翻译研究人员
RTX 2070起步,以后按需添置更多RTX 2070已经开始研究深度学习
GTX 1050 Ti(2GB或4GB显存)尝试入门深度学习

显卡选择参考网址:

  • https://timdettmers.com/2019/04/03/which-gpu-for-deep-learning/
  • https://www.sohu.com/a/305898939_610300
深度学习对计算机配置有一定的要求,以下是一般推荐的深度学习电脑配置: 1. GPU:深度学习中常用的计算密集型任务可以受益于GPU加速。推荐使用NVIDIA的GPU,如GeForce系列或Tesla系列。较新的GPU通常具有更好的性能和更多的显,这对于处理大规模数据和复杂模型很重要。 2. 内(RAM):深度学习模型通常需要大量的内模型参数和中间计算结果。至少建议使用16GB或更多的内,但对于大型模型和大规模数据集,32GB或更多的内可能会更好。 3. 处理器(CPU):虽然GPU是深度学习任务的主要计算设备,但CPU仍然承担着一些任务,如数据预处理、模型加载和训练过程中的一些计算。较新且高性能的多核处理器(如Intel Core i7或更高级别)可以提高整体性能。 4. 储:深度学习需要大量的储空间来储数据集、模型训练过程中的中间结果。建议使用SSD固态硬盘,它们提供更快的读写速度,加快了数据加载和保的速度。 5. 其他硬件:除了上述组件,还需要一个稳定的电源供应和足够的散热系统,以确保计算机在高负载下运行时保持稳定且不过热。 此外,为了更好地利用硬件资源,建议在深度学习中使用适当的软件和工具,如CUDA和cuDNN来加速GPU计算,以及深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)来简化模型的构建和训练过程。 总之,深度学习对计算机配置有一定要求,较新且性能良好的GPU、足够的内储空间是常见的需求。根据具体任务的规模和需求,可以根据上述建议进行配置。
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