如何配一台深度學習工作站,主要用於CNN影象分類,預算2W以下。

時間 2021-06-01 07:04:34

1樓:

1.cpu intel i7-4790

2.技嘉(GIGABYTE)

Z97X-UD3H主機板 (Intel Z97/ LGA1150)3. 金士頓(Kingston)駭客神條 Fury系列 DDR3 1600

8GB台式電腦記憶體(HX316C10F/8)藍色*44 顯示卡技嘉(GIGABYTE) GV-NTITANXD5-12GD-B TITAN X

12GB/384Bit 1000-1075Mhz/7010Mhz GDDR5顯示卡

5 硬碟希捷(Seagate)3TB 7200轉 64M SATA6GB/秒台式電腦硬碟(ST3000DM001)6 機箱安鈦克(Antec) P280 全塔式機7 電源海韻(Seasonic)額定650W G-650 電源8 散熱器採融Basic81 B81 6熱管CPU散熱器公司配的,控制預算,沒有SSD。 總價不到1.5W

2樓:稻田

我們影象處理實驗室用的機器

有些硬體都沒見過⊙﹏⊙

顯示卡選用參考

3樓:lau phunter

2W人民幣以下估計只能用消費級的硬體配個單機。

1. 深度學習對CPU要求不是很高,多是資料的預處理和給GPU輸送資料,普通的i7就差不多,最便宜的E3也可以。

2. 記憶體至少16GB,如果有富裕的錢差不多可以上32或者64GB。

3. 電源買個850瓦以上的,樓下P500那個例子的650W其實不夠,以後有富裕錢要加顯示卡的話650W捉襟見肘很不穩定。

4. 顯示卡看你有多少錢了,以及以後想不想公升級。如果問題需要的視訊記憶體比較大,還是一次上Titan X就OK,先乙個泰坦,以後有錢再加。

如果預算吃緊,980 Ti也是不錯的,視訊記憶體6G小了點但是CUDA core數量和Titan X沒區別。

5. SSD還是要搞乙個大一點的,如果你用了比較優秀的快速簡潔高效深度學習平台比如MXnet dmlc/mxnet · GitHub 很可能會發現磁碟IO會是瓶頸。當然了,如果是TensorFlow這樣慢的,那隨意了。

鑑於預算只有2W,普通SATA 3的SSD買個大點的就可以了,不需要PCI-E的SSD。配一些普通機械硬碟儲存不常用資料。

考慮到國內的稅率和買東西的花費,我在這裡給你配了個例子 http://

Hx就照著類似的配置買,品牌隨意但是以穩定為主。可以考慮換成單個Titan X或者雙980 Ti,CPU可以酌情弱點,多花錢買硬碟,用Mxnet dmlc/mxnet · GitHub喲~

4樓:xkszltl

參考P500那個答案,如果你CPU需求不大(沒有太多預處理或者預處理準備用CUDA寫的話)可以考慮CPU再降降,用E3也可以的,主機板和CPU能便宜不少,E5這個檔次有點尷尬價效比不高;要麼就再好點。顯示卡TITAN X去美亞搞,EVGA的1100刀,預算能忍的話最好搞2張。記憶體千萬別8G,小於32G絕對神坑,SSD自己看著辦,只為DeepLearning的話需求不大,而且128GB稍小

5樓:

以聯想P500工作站為平台,自行購買Nvidia GTX Titan X顯示卡。

附P500配置:

CPU:最低E5-1620 v3 (我的是E5-1650 v3)記憶體:8G DDR4 2133起(我的是32G)硬碟:

128G SSD + 機械盤起(我的是256G+2T)不要顯示卡,顯示卡單獨買

電源:650W(白金版,聯想P500最多650W,P700最多850W,P900倒是有1300W的)

顯示卡8000,12000留給P500,有多餘的錢就加記憶體。

其實如果是自己買,消費級就夠了,如果是單位的話,就會有很多報銷方面的限制。綜合考慮吧

如何配置一台適用於深度學習的工作站?

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