組裝電腦深度學習是什麼意思

1. 如何配置一台適用於深度學習的工作站

學習機器學習相關的演算法和演練流行的平台或框架，不需要特別強大的設備。所以對深度學習而言，基本的需求則是：內存大於:8G一片以上帶CUDA單元的顯卡。操作系統：win7/8/10/ubuntu/OSX皆可這對大多數人來說都不難，如果手上的電腦沒超過五年，簡單的升級一下自己手上的電腦即可。一般就三步：

1.加顯卡: 1050ti 4G<省錢，入門>，1070ti<性價比最高，價格還不錯>，高端可選1080ti。勿買3G顯存版本，好多CNN的sample 都跑不起來。買個大廠的公版即可，沒必要買那些超頻的版本。

2.加內存: 買來插上即可/當然，有個SSD硬碟效果更佳。

3.換電源：單顯卡>400W，雙顯卡>700W。基本來說這樣就足夠了。最近intel的新處理器8xxx出來了，ryzen1700和i7 8700價格和性能都差不多的情況下,還是首選intel的吧.對於3-8卡的場景，大多不缺錢，價格似乎也不要緊。省錢的攻略內容不適用，有錢的隨意即可。

2. 深度學習主機裝機（X79、X99篇）

深度學習主機的構建，特別是基於X79和X99主板的方案，成為了許多開發人員、學者以及深度學習初學者的首選。這類主機以其價格實惠、性能出色和運行穩定性而著稱，但同時也需要用戶在二手市場尋找關鍵部件，這可能帶來一定精力消耗和風險。對硬體條件要求較高的用戶，直接向當地供貨商定製豪華主機是更優選擇。

深入理解深度學習主機，其核心在於高性能的計算機配置，相比家用電腦，深度學習主機更加側重顯卡、CPU等關鍵組件的性能。在公司或大型研究環境中，常選用機架式伺服器，而個人或小型團隊通常選擇塔式伺服器。本文所討論的深度學習主機位於兩者之間，提供足夠的空間和性能處理多任務，尤其適合深度學習任務，同時兼備游戲和GPU渲染功能。

X79和X99主板是伺服器級別的Intel主板，最初面向企業客戶推出，隨著科技發展，二手市場提供了以較低價格獲取的機會。這些主板和CPU性能穩定可靠，二手狀態下性能損失不大，尤其對於質量良好的部件。

顯卡（GPU）是深度學習、大型游戲、視頻渲染等應用的核心，英偉達的GTX1080和GTX1080TI，盡管已停產，但仍然廣泛用於深度學習領域，強化了英偉達在個人用戶中的地位。後續的RTX2080系列性能更佳，但價格顯著提升，使得普通玩家難以承受。

構建基於X79、X99主板的深度學習主機並不復雜，關鍵部件包括CPU、散熱系統、主板、內存、硬碟、顯卡、機箱、電源，以及必要的鍵鼠、顯示器。正確的選擇和連接這些部件即可，大部分介面設計有防呆功能，確保連接安全。以下是兩種推薦方案：

方案一：使用華碩X79主板搭配E5-1660V2 CPU，適當增加預算至E5-1680V2，將獲得更好的性能體驗。赤兔馬雙風扇提供良好的散熱性能。採用品牌內存、硬碟和機箱，選擇二手GTX1080系列顯卡，或預算充足時，使用新品RTX20XX系列以提升性能。

方案二：選用華碩X99主板搭配E5-1660V3 CPU，增加預算至E5-1680V3。X99平台的一大優勢在於支持DDR4內存，對大型游戲性能有顯著提升，對於深度學習來說，硬體瓶頸通常集中在CPU或GPU。

了解了基於X79、X99主板的深度學習主機構建方法，您現在可以開心地進行深度學習實踐。如果您需要深度學習主機的定製服務，包括方案設計、主機組裝、性能審核、軟體安裝等，歡迎私信聯系，我們將為您解決裝機、系統安裝及深度學習平台部署的種種問題。