自制Nvidia深度学习开发箱：构建与分析

"这篇文章主要介绍了如何构建自己的Nvidia DevBox，即一款专为深度学习设计的高性能开发设备。作者按照Nvidia提供的指南进行了构建，并在过程中进行了一些调整以降低成本和应对供应问题。最终，自制的DevBox性能接近Nvidia原装版本，但成本仅为Nvidia售价的一半左右。" 构建Nvidia DevBox是深度学习爱好者的一个项目，因为这种设备能够快速地训练神经网络。文章提到，官方的Nvidia DevBox虽然性能强大，但构建过程只需1到2天，耗电量高达1300W，价格相当昂贵，约为$15,000。因此，作者决定根据Nvidia提供的指南来自己动手制作。 在自建DevBox的过程中，作者选择了以下组件： 1. 主板：GA-X99-UD4，支持多GPU配置，适合高性能计算。 2. 处理器：Core i7-5930K，六核十二线程，适合处理复杂的计算任务。 3. GPU：4块ASUS Titan X，这是NVIDIA当时旗舰级显卡，提供强大的并行计算能力，对于深度学习至关重要。 4. 机箱：Carbide Series® Air 540，高气流设计的ATX立方体机箱，保证良好的散热效果。 5. 电源：EVGA 1600P2，1600W的高功率电源，满足多GPU的供电需求。 6. 内存：Viper Extreme 32GB (4x8GB)，大容量内存对深度学习模型的训练非常重要。 7. 存储：Samsung XP941 M.2（512GB），高速固态硬盘，用于存储操作系统和训练数据。 8. CPU冷却器：Corsair H60，保证处理器在高负载下仍能保持稳定。 最终，自制的DevBox总成本为$5837.88，相比Nvidia的官方价格节省了一半以上。这表明，通过DIY的方式，可以显著降低高性能计算设备的购置成本。尽管在某些方面可能与官方版本略有差异，但自制DevBox依然提供了相当接近的性能表现。 构建自己的Nvidia DevBox不仅可以节省成本，而且对于熟悉硬件配置和系统搭建的IT专业人士来说，也是一项有趣且实用的挑战。这样的设备对于需要高效运行深度学习模型的开发者来说，无疑是一个极具性价比的选择。