深度学习GPU服务器如何选择

如今，日益完善的深度学习技术和AI服务越来越受到市场的青睐。与此同时，随着数据集的扩大，计算模型和网络变得越来越复杂，这也对硬件设备提出了更严格的要求。如何利用有限的预算，最大限度地提高系统的整体计算性能和数据传输能力，已经成为最重要的问题。

熟悉深度学习的人都知道深度学习需要训练，所谓训练，就是在成千上万的变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试来识别，最终获得的值不是手动确定的数字，而是正常的公式。通过这种像素级学习，不断总结规律，计算机可以像人一样思考。因此，更擅长并行计算和高带宽GPU成为关注的焦点。

很多人认为深度学习GPU服务器的配置和普通服务器有些不同，就像很多人认为设计的机器一定很贵一样。事实上，只要显卡或CPU满足深度学习的应用程序，就可以进行深度学习。与深度学习相比，CPU的核心数量和架构效率要低得多，所以深度学习的服务器大多是通过高端显卡来计算的。

本文介绍了如何选择深度学习GPU服务器，DIY深度学习主机的一些选购原则和建议：

1.电源采购:

稳定，稳定，还是稳定。好的电源可以保证主机长时间运行，不停机，不重启。可以想象，如果在计算过程中突然重启，不仅会降低效率，还会影响心情。有些电源在低负荷下使用时可能没有问题，一旦高负荷运行就容易出问题。选择电源时，一定要选择功率冗余，质量过硬，不要功率刚好超过一点。

2.显卡购买:

显卡在深度学习中起着非常重要的作用，也是预算的一大部分。预算有限，可以选择RTX2080/RTX2080TI等家用游戏显卡。如果预算充足，可以选择TitanRTX/TeslaV100等专业深度学习卡。

3.购买CPU:

选单路还是双路也是看软件，纯用GPU运算，其实CPU负载不大。考虑到更多的用途，CPU当然不能太差。主流高性能多核多线程CPU。比如i9-9900K/i9-9900X/双路单路E5。

四、内存选购：

内存32G起步，内存可以扩展，够用就好，不够以后再加。买多了是浪费。

5.购买固态硬盘:

固品牌企业级的固态选择，Nvme或SATA协议差别不大，杂牌固态不要考虑，用着突然掉盘就不好了。

六、机箱选购：

预留足够的空间方便升级，比如现在用单显卡，以后可能会加显卡等等；结构要合理，合理的空间更有利于空气流动。最好加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的因素。

品牌GPU服务器服务可能更好，但是搭配不是很灵活，溢价也比较高。当然有些可以定制，这里就不讨论了，原则和上面差不多。

如果需要GPU服务器，可以联系我们的微云网络。详情请咨询客服电话400-028-9798官网:www.KD010.com。