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  • 深度学习主机入门版配置

    黑龙江快乐10分前3组 www.7vv77.com 为了让初学者花最少的钱办性价比最高的事情,我构造了这样一套DIY装机配置,在最大化利用显卡资源的同时,极力压缩无关配置。这个配置的主要特性是去掉了扩展性的可能,从而大幅降低了成本。

    由于训练和推理主要使用显卡,显卡还是要尽量的好,为了能够训练主流的模型,我们还是要上性价比最高的NVIDIA 1080Ti。

    显卡:技嘉(GIGABYTE) AORUS GTX 1080Ti,如果有渠道也可以买海外的英伟达出的公版(699美元)。

    CPU:根据预算可以选择i5 7600K或i7 7700K,当然其他的LGA 1151接口的CPU都可以根据自己的经济能力进行选择,注意一下PCIe的通道数,只要要保证16通道,可以上英特尔官网查一下https://ark.intel.com/products。接口一定要是LGA 1151,后面的主板和他是配套的。

    内存:至少16G,如果选择16G,建议两个8G,利用上双通道。如果32G,上两条16G。内存频率不是特别重要,DDR4 2133或2400普通的台式机内存就可以了。

    主板:华硕Z270-A,跟X99系列主板的3000元起步,Z270要便宜好多,如果选择扩展性好的,比如网上经典的深度学习主机配置里那个三显卡支持的X99-E WS主板,X99系列主板的确有较好的扩展性,他需要搭配的CPU也要高端一些,起步CPU是6800K,比7700K要贵几百元,但6800K的优势是多核,主频却弱于7700K。对游戏、VR的支持,显然7700K更给力一些。Z270A+7700K京东有套装,便宜好几百块。

    SSD:考虑到充分发挥显卡的性能,我们尽量不再占用PCIe通道,所以放弃了速度更快的m.2接口SSD,而选用了SATA3的SSD,但6Gbps的速度其实日常使用已经足够快了,而且SATA3的SSD可以持续达到6Gps的读写性能,而m.2(使用PCIe模式)或PCIe的SSD,在连续写入达到4Gb之后,写入速度就迅速衰减到1.6Gbps。推荐型号:三星(SAMSUNG) 850 EVO 250G SATA3 固态硬盘,容量根据需求自己选。

    硬盘:建议还是要有一个上T的机械盘用来存数据的,这个就随便了,只要是SATA3接口的随便选。

    电源:如果将来不再加显卡了,理论上这个配置也不适合加显卡,毕竟通道数只有16个,一个显卡占用的PCIe×16就给用没了,虽然这个主板支持两个PCIe×16插槽,但是真是两个都插上,主板芯片组就会变成两个8通道的运转了。所以600W的电源基本就够用了,建议电源要稳定,最好上EVGA品牌,大厂实力,然后根据经济能力自己选就好了。

    虽然是深度学习的乞丐版,这个配置在游戏玩家中也算非常不错的高端配置了,玩各类游戏那是不在话下,再来个VR套装,就真是物尽其用了。

    装机过程要注意的是显卡供电要求比较高,需要用两个电源线把两个供电口都插满。

    如果有人使用这个配置装机了,你可以在此留言,我将再写一篇ubuntu、windows10双系统安装,以及深度学习基础环境搭建的文章。

    使用.ai域名的著名人工智能创业公司盘点

    .com域名基本已经废了,除非特别讨巧地起到新的名字,否则基本都要花大价钱才能搞到满意的名字。但这些对于人工智能的初创公司,似乎烦恼更小一点,因为.ai域名的注册价格不菲,导致投机者大幅减少,直到2015年,.ai域名都数量甚微,大量优质域名都无人注册,比如单拼ai域名今年才用尽,而双拼域名大把存在,因此这些人工智能初创公司,就可以开开心心地毫无压力地选择一个比较不错的域名注册。

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