【深度学习001】深度学习工作站组装—硬件篇—预算2万(20190401)
目录
- 1. 显卡的选择
- 2. CPU的选择
- 3. 主板的选择
- 4.内存
- 4.电源,机箱,散热
- 5.总花费为:2万左右
一直想搭建一个自己的机器学习工作电脑,不过由于资金不够,一直没能如愿,前几日,咬咬牙自己攒了一台。花费在2万左右。特此记录。
1. 显卡的选择
无脑Nvidia,我选择的是2080Ti。附上显卡天梯图。建议1080Ti或者2080Ti。
选择显卡时要考虑几点:
1.1 内存
如果数据量很大,模型复杂,尤其是训练卷积神经网络,建议大内存。如果预算充足,建议大内存。如果不清楚自己需要多大的内存,那就先买一个大内存吧,一步到位。
1.2 内存带宽 GB/s
即内存每秒读取和写入的吞吐量。
这是最重要的GPU性能参数之一(如果非要加之一的话),因为目前的限速步主要 时从内存中提取以供计算的速度。一本书中指出 1 ,实际使用GTX1060显卡时,由于内存带宽的限制(192GB/s),通常只能达到40%的饱和计算能力。
一个简单的表格是这么创建的:
表1.1 常见显卡参数(2019.4)
显卡 | 架构 | 带宽 | 价格 |
---|---|---|---|
TITAN RTX 24G | Turing | 672 GB/s | 17000 |
RTX 2080 Ti 11G | Turing | 616GB/s | 9500 |
GTX 1080 Ti 11G | Pascal | 484GB/s | 5000 |
GTX 1080 | Pascal | 320GB/s | 2800 |
GTX 1060 6G | Pascal | 192GB/s | 1200 |
注:不同架构下的带宽不可直接比较,可定性参考。
2. CPU的选择
CPU主要做预处理,一般来说,CPU在深度学习中的作用不明显。
cpu天梯图
本着尽量一步到位的原则,尽量选一个匹配的CPU,因为这台电脑还要办公,速度快,也有利于工作。我选的时Core i7 7820X。卖家一直推荐AMD的,说是AMD的性价比高。
CPU选购时的注意事项:
2.1 PCle 通道
尽量选择PCle通道数多的CPU,有40条及以上为宜。
2.2 主频
选主频高,运算快的CPU。
2.3 核心
一般一个核心对应一个显卡,根据准备配置的显卡数量选择核心,尽量预留出两个核心的冗余。
我在挑选CPU时,看到的几款参数如下:
表2.1 常见CPU参数(2019.4)
CPU型号 | 核心 | 频率 | 支持主板 | 价格 |
---|---|---|---|---|
Core i9 9820X | 10核/20线程 | 3.3GHz | X299 | 6500 |
Core i7 7820X | 8核/16线程 | 3.6GHz | X299 | 4099 |
Core i9 9700K | 8核 | 3.6GHz | Z390 | 3099 |
Core i7 8700K | 6核 | 3.7GHz | Z390 | 2599 |
Core i9 9900K | 8核/16线程 | 3.6GHz | z390 | 4199 |
cpu选购时,要与主板配套,考虑到以后准备扩展GPU,故而在选择主板时,倾向于X299,X399。确定了选择X系列的主板,CPU的可选范围并不大,只有i7 7820x和i9 9820x可供选择,由于预算有限,我选择了i7 7820x。
3. 主板的选择
选择主板首选要考虑的一点是,准备以后升级到多个GPU吗?
如果需要升级,则要选多PCle接口的主板。
主板选购时的注意事项:
3.1 PCle 通道
我遇到的几个主板:
表3.1 主板参数(2019.4)
主板型号 | PCle 接口数 | 路数 | 支持CPU | 价格 | 架构 |
---|---|---|---|---|---|
华硕TUF X299 MARK2 | PCle 16*3 | 3路 | core X系列 | 2599 | X299 |
华硕 PRIME X299-DELUXE | PCle 16*4 | 4路 | core X系列 | 4199 | X299 |
技嘉 GAMING X | PCI e 16*1 | Core K系列 | 1358 | Z390 |
考虑到以后升级,我选择的是:华硕TUF X299 MARK2
4.内存
现阶段,最大的内存条为16G,比16G大的很少,听说只有三星一家有。
不过,好在X299主板可以插8根内存条,一共可达128G,Z390最大可达64G(4根)。
我选择的内存条时:海盗船DDR4,频率为3000,两根32G,花费1999元。
4.电源,机箱,散热
机箱选择的是:先马 黑洞2 空间比价大,是长方形,挺好看的,推荐。
电源:海盗船 RM 750x 750W。等以后加GPU了还要再换电源,4个GPU至少要1600w。
散热:Tt 枭龙 240 一体水冷。
(注:这些时卖家推荐的)
5.总花费为:2万左右
鲁大师检测:
电脑型号 X64 兼容 台式电脑 (扫描时间:2019年04月06日)
操作系统 Windows 10 专业版 64位 ( DirectX 12 )
处理器 英特尔 Core i7-7820X @ 3.60GHz 八核
主板 华硕 TUF X299 MARK 2 ( 英特尔 Xeon processor P family/Core i7 DMI3 Port - 2020 - 200 Series 芯片组 Family - A2Dw巚M )
内存 32 GB ( 2133MHz )
主硬盘 浦科特 PX-512M8VC ( 512 GB / 固态硬盘 )
显卡 Nvidia GeForce RTX 2080 Ti ( 11 GB / 丽台 )
显示器 飞利浦 PHLC0C6 PHL 224E5 ( 21.7 英寸 )
声卡 瑞昱 @ 英特尔 High Definition Audio 控制器
网卡 英特尔 Ethernet Connection I219-V / 华硕
跑分58万
谢梁,鲁颖,劳虹岚等.,《Keras 快速上手:基于Python的深度学习实战》.北京:电子工业出版社,2017.8. ↩︎
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