有限预算内搭建深度学习环境指南

"打造自己的深度学习环境" 在深度学习领域，拥有一个强大的计算环境是至关重要的，这将直接影响到模型的训练效率和实验结果。本文将指导你如何在有限的预算内，构建一个与NVIDIA DIGITS DEVBOX相当的个人深度学习计算环境。 首先，我们需要考虑的是硬件选购。NVIDIA DIGITS DEVBOX是一个专为深度学习设计的高性能设备，而我们可以通过自组装的方式达到类似的效果。预算大约设定为15万台币。 **主機板**：推荐选择ASUS X99-EWS，这款主板支持最多四张PCIe 3.0 x16显卡连接，适合扩展，并且支持NVIDIA SLI技术，确保了多GPU的协同工作。如果需要远程管理功能，ASUS X99-WS IPMI也是一个不错的选择。 **GPU**：建议选用GeForce GTX TITAN X 12GB两张，基于Maxwell架构，功耗约为250瓦，具有出色的性能和能效比。考虑到成本，初期配置两块，日后如有需要，可以再增加。 **CPU**：选择Intel Core i7-5930K，具备6个核心，对于深度学习来说足够强大。选择此型号是因为其支持40条PCIe通道，利于多GPU的连接。CPU的功率约为140瓦。 **CPU散热**：使用Corsair Hydro H60单风扇水冷系统，可以有效地降低CPU运行时的温度，保证系统的稳定。 **内存**：每台电脑配备32GB DDR4-2133 Micron 16GB 2x2套装。购买内存时应参考主板厂商的QVL（合格供应商列表）以确保兼容性。 **SSD**：使用EZLINK CV-6512G SATA 3作为系统盘，确保快速的启动和运行。同时，M.2 Kingston HyperX Predator PCIe HPM2280P2/240G用作SSD缓存，其高达1400MB/s的读取速度将显著提升数据的读写速度。 **硬盘**：采用Seagate 3TB 3.5英寸SATA 3 (ST3000VN0001)企业级NAS硬盘3块，组建RAID5阵列，提供6TB的可用空间，既保证了存储容量，又提供了数据冗余保护。 **机壳**：选用Thermaltake Core X9平躺式机壳，它将电源和硬盘放置在最底层，避免GPU产生的热量影响硬盘，上层则用于安装主板、CPU和GPU，保证了良好的散热布局和风流。 通过以上配置，你可以构建一个性能强劲的深度学习计算环境，尽管可能无法完全与NVIDIA DIGITS DEVBOX相媲美，但已经足够满足大部分深度学习项目的需求。记得在组装过程中遵循正确的步骤，确保所有硬件的正确连接和兼容，以及适当的散热设置，以保持系统长时间高效运行。