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延伸內容
詳情介紹：如何進行學習環境快速搭建？下面，我就CPU，顯卡，主板，內存以及電源這幾個比較值得注意的地方說一下（機箱硬盤冷卻什么的可以自己自行百度攢機的教程）。一個考慮點，你是是否考慮多卡擴展？（GPU的選擇）這個一定程度上取決于你投入的總預算，如果你并無以后繼續折騰的打算，純粹只是入門的話，可以按照普通游戲主機的配置來配。顯卡的選擇，除了很多人耳熟能詳的1080之外，其實980Ti也是不錯的性價比選擇。按照Tim Dettmers[1]大神的說法，根據你應用的數據場景不同，有對應顯存容量的標準，簡單的說就是：總的說來較好的 GPU：GTX 1080 和 GTX Titan X 　　有成本效益但價格高的：eBay 上的 GTX Titan X ， GTX 1070有成本效益但麻煩多的：GTX 970（有內存問題）便宜的卡片而且沒有麻煩：eBay 上正規的 GTX Titan我的數據集大于 250GB：GTX Titan我錢不多：eBay上的 GTX 680 4GB 或者 GTX 960 4GB我幾乎沒錢：尚待解決；深度學習是為壕準備的我參加 Kaggle 比賽：GTX 1070 或者 GTX 970我是一名研究人員：至少需要一個 GTX TITAN X 和 1-4 GTX 1080 來做原型一般來說，我建議一步到位的原則，選擇1080，這可能需要勇氣，但你會發現這是最恰當的選擇。至于泰坦，則已經不是勇氣就可以解決的范疇，沒有單位背書的情況下，除非是精致的壕，否則不可能消受得起。比較值得玩味的是，1080似乎不支持4路并聯，至少官方還沒有這方面的信息。二個考慮點，CPU的選擇來到二個考慮點的話，就默認你已經有將來擴展的打算，一般來說，CPU的選擇會是一個陷阱。和GPU的選擇不一樣，在深度學習了CPU并不是發揮最重要的影響角色，因此，盲目追求的CPU是沒必要的。這更多的原因是和intel的產品架構有關，不見得型號越新的CPU，在規格上都能越新。如果你將來要多卡擴展，那么比起頻率，你更應該關注CPU的PCIE 3.0的通道數量，對于使用多GPU互聯的用戶來說至關重要。像英偉達官方推薦的devbox[2] 中CPU的選擇就是i7-5930K，它提供了高達40條PCIE 3.0通道。當然和一般的CPU相比，不管是5930還是5960，價格都比較感人，但既然你要選擇多卡拓展，就別無選擇。第三個考慮點，主板的選擇還是那句老話，我這里推薦的主板選擇，是基于你要多卡擴展的，如果你只是一張顯卡的話，可以用Z170系列。多卡的話必須選擇X99系列的主板，如果你將來是要上四張顯卡（前面說過1080未必支持四路SLI，所以要注意了），貌似就只能選devbox推薦的華碩Asus X99-E WS的工作站主板，只是兩張的話，一般的X99是沒問題的。第四個考慮點，內存的選擇一般來說，是以內存至少是顯存*2的方式來搭配。其他的基本上沒有什么大問題，畢竟內存的選擇嚴重依賴于主板的選擇，只是什么頻率的內存乃至有多少條內存通道，都是主板說了算。不過，不同的CPU對于較大可以支持的內存容量也不同，比如上面提到的i7-5930K，較大只能支持64GB的內存。另外一個重點就是，ECC內存和普通的內存相比可能會慢一些，但有較高的容錯能力，這對于深度學習來說是非常重要的，然而不是每個主板都能接受適配ECC內存，很不幸的是，官方推薦的主板Asus X99-E WS就不行。

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資訊來源：安擎計算機