组装电脑深度学习是什么意思

1. 如何配置一台适用于深度学习的工作站

学习机器学习相关的算法和演练流行的平台或框架，不需要特别强大的设备。所以对深度学习而言，基本的需求则是：内存大于:8G一片以上带CUDA单元的显卡。操作系统：win7/8/10/ubuntu/OSX皆可这对大多数人来说都不难，如果手上的电脑没超过五年，简单的升级一下自己手上的电脑即可。一般就三步：

1.加显卡: 1050ti 4G<省钱，入门>，1070ti<性价比最高，价格还不错>，高端可选1080ti。勿买3G显存版本，好多CNN的sample 都跑不起来。买个大厂的公版即可，没必要买那些超频的版本。

2.加内存: 买来插上即可/当然，有个SSD硬盘效果更佳。

3.换电源：单显卡>400W，双显卡>700W。基本来说这样就足够了。最近intel的新处理器8xxx出来了，ryzen1700和i7 8700价格和性能都差不多的情况下,还是首选intel的吧.对于3-8卡的场景，大多不缺钱，价格似乎也不要紧。省钱的攻略内容不适用，有钱的随意即可。

2. 深度学习主机装机（X79、X99篇）

深度学习主机的构建，特别是基于X79和X99主板的方案，成为了许多开发人员、学者以及深度学习初学者的首选。这类主机以其价格实惠、性能出色和运行稳定性而着称，但同时也需要用户在二手市场寻找关键部件，这可能带来一定精力消耗和风险。对硬件条件要求较高的用户，直接向当地供货商定制豪华主机是更优选择。

深入理解深度学习主机，其核心在于高性能的计算机配置，相比家用电脑，深度学习主机更加侧重显卡、CPU等关键组件的性能。在公司或大型研究环境中，常选用机架式服务器，而个人或小型团队通常选择塔式服务器。本文所讨论的深度学习主机位于两者之间，提供足够的空间和性能处理多任务，尤其适合深度学习任务，同时兼备游戏和GPU渲染功能。

X79和X99主板是服务器级别的Intel主板，最初面向企业客户推出，随着科技发展，二手市场提供了以较低价格获取的机会。这些主板和CPU性能稳定可靠，二手状态下性能损失不大，尤其对于质量良好的部件。

显卡（GPU）是深度学习、大型游戏、视频渲染等应用的核心，英伟达的GTX1080和GTX1080TI，尽管已停产，但仍然广泛用于深度学习领域，强化了英伟达在个人用户中的地位。后续的RTX2080系列性能更佳，但价格显着提升，使得普通玩家难以承受。

构建基于X79、X99主板的深度学习主机并不复杂，关键部件包括CPU、散热系统、主板、内存、硬盘、显卡、机箱、电源，以及必要的键鼠、显示器。正确的选择和连接这些部件即可，大部分接口设计有防呆功能，确保连接安全。以下是两种推荐方案：

方案一：使用华硕X79主板搭配E5-1660V2 CPU，适当增加预算至E5-1680V2，将获得更好的性能体验。赤兔马双风扇提供良好的散热性能。采用品牌内存、硬盘和机箱，选择二手GTX1080系列显卡，或预算充足时，使用新品RTX20XX系列以提升性能。

方案二：选用华硕X99主板搭配E5-1660V3 CPU，增加预算至E5-1680V3。X99平台的一大优势在于支持DDR4内存，对大型游戏性能有显着提升，对于深度学习来说，硬件瓶颈通常集中在CPU或GPU。

了解了基于X79、X99主板的深度学习主机构建方法，您现在可以开心地进行深度学习实践。如果您需要深度学习主机的定制服务，包括方案设计、主机组装、性能审核、软件安装等，欢迎私信联系，我们将为您解决装机、系统安装及深度学习平台部署的种种问题。