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深度学习主机攒机小记

Deep Learning Specialization on Coursera

五月中下旬的时候,GTX1080的公布和发售直接刺激了我攒一台深度学习主机的欲望,攒机对于我来说已经相隔十多年,大学时候的第一台PC就是攒出来的,其实也就是在5000元的预算内,去电脑城里找商家组装了一台台式机,美其名曰DIY。

虽然已经锁定显卡,但是对于其他的搭配还是很模糊,只是需要“好CPU”,“大内存", “大硬盘", 于是开始google “深度学习电脑”,“深度学习服务器”,“深度学习PC”, “深度学习主机”,“深度学习机器”,“深度学习工作站”这些关键词,并很快锁定了这篇文章《如何搭建一台深度学习服务器》作为主要参考:

硬件选择:基本思路是单显卡机器,保留升级空间

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CPU选择:
在深度学习任务中,CPU并不负责主要任务,单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷,所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可,太多没有必要,但是处理PCIE的带宽要到40。

主板选择:
需要支持X99架构,支持PCIe3.0,还要支持4通道DDR4内存架构。如果要搞四显卡并行,PCIE带宽支持要达到40,并且支持4-Way NVIDA SLI技术。

内存:
达到显存的二倍即可,当然有钱的话越大越好。

电源问题:一个显卡的功率接近300W,四显卡建议电源在1500W以上,为了以后扩展,选择了1600W的电源。

机箱散热:
因为各种部件相当庞大,需要有良好散热功能的大机箱,选择了Tt Thermaltake Core V51机箱,标配3个12cm风扇。未来如果需要还可以加装水冷设备。

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最后的硬件配置:
CPU: Intel X99平台 i7 5960K
内存: DDR4 2800 32G(8G*4)
主板: GIGABYTE X99-UD4
显卡: GTX Titan X
硬盘: SSD+普通硬盘

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