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一、硬件采購

　　近年來，人工智能AI越來越多被人們所了解，尤其是AlphaGo的人機圍棋大戰之后，機器學習的熱潮也隨之高漲。最近，公司采購了幾批設備，通過深度學習（TensorFlow）來研究金融行業相關問題，學習機器學習我們需要滿足一定的硬件要求，本文主要是介紹硬件選購的相關事宜。

　　現在主力的深度學習都是通過多顯卡計算來提升系統的計算能力，所以硬件的采購核心是顯卡（GPU），下面是整個硬件采購的清單及大致費用如下：

　　以上的配置一臺設備的總共費用大致：2.8W左右。公司購買了2臺，費用大致6W，兩臺設備的研究方向不一樣。本來設備這些東西按理說應該是越來越便宜才對，但是這幾年恰恰相反（%>_<%），尤其這兩年比特幣大熱（大學那會到現在，翻了一千多倍，千金難買早知道~~），很多人都買顯卡專業挖礦去了，一度導致顯卡熱銷，經常斷貨，價格也自然水漲船高。不僅如此，內存這兩年價格幾乎至少翻了一倍以上，兩年前DDR4的8G內存最低200不到，現在像樣點的都至少500以上（現在不流行囤金銀了，改為囤內存條了），SSD和機械硬盤也漲了不少，記得那年福島地震和東南亞洪水之后，供應商工廠受損，價格貌似就沒有再降下來過。這些都是題外話，我們言歸正傳，以上的價格僅供參考。

　　其實京東上面也有不少DIY定制的一套深度學習的服務器配置，不過主要也是分為兩種：一種是至強E系列雙CPU帶4路GPU，還有一種是I7的CPU待2路GPU。

圖1、至強 E5雙路/4路GPU

圖2、i7 6850K/GTX1080TI雙卡(水冷)

　　可能有些人有疑問，為什么單I7不能帶四路GPU，而是需要雙路CPU，其實也有單CPU帶4路GPU的特例，這個在下文會解釋

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1、主板

　　一般來說單塊的GPU顯卡占用16條PCIE通道，如果想配置4塊的話，那么則需要16*4=64條PCIE通路。而我們選擇常見的I7的CPU最高也只有40條PCIE通路，理論上來講需要2塊CPU實現雙通道處理。上面京東上大多數都是這種配置模式，當然，如果我們不想使用雙路CPU的話，要想實現單CPU支持16*4PCIE通道，目前只有Asus X99-E WS/USB 3.1，唯一 一塊主板可以實現PCIE通路的拓展。所有如果有人想使用單個I7帶4路GPU的話，那主板只能選擇這一款了。推薦使用這一款，為了后期方便擴展，我們可以暫時只買1路或者2路GPU，后期可以擴至4路。　　

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2、CPU

　　CPU的選購也是需要適配主板型號，為了支持上述的ASUS X99-E WS USB3.1主板，CPU為LGA2011-v3系列，同時支持最高40條PCIE通道。而且我們系統主要使用CPU顯卡進行計算，CPU的核心數并不重要，只要擁有相對較高的主頻就可以，因此對CPU的要求其實并不是很高。這我們選擇主頻相對較高的i7-6850K（不帶核顯），也可以選擇相對較低點主頻的i7-5930K。具體根據實際情況選購，預算多一點的，可以選擇更好的。

　　

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3、顯卡GPU

　　其實顯卡才是我們的主角，我們的核心計算都是需要依托GPU計算的，當然并不是所有顯卡都可以的，我們需要能夠支持CUDA平臺（一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構）的GPU才行，實際上也只有部分高端NVIDIA顯卡才支持此功能，NVIDIA也可以查詢的到具體的支持列表，大家可以前往查詢——>傳送門

　　其實我們的另一個主角TensorFlow對GPU也是有要求的

　　

　　基本上深度學習主機主要可選為：Titan Xp、1080Ti、Titan、1060與Tesla系列，深度學習模型對參數精度要求并不高，因此除非土豪，可以排出Tesla系列顯卡。在預算充足的情況下，1080Ti是目前最佳的選擇。在顯卡的選購過程中，肯定會遇到公版與非公版的選擇問題，這也是為什么上面購物清單里特意標注說明的。雖然非公版的散熱較好，且自帶超頻，但考慮到系統的穩定性與兼容性，建議還是選擇公版顯卡，畢竟我們是用來研究的，還是一個畢竟嚴謹些。另外非公版顯卡還可能會遇到顯卡太厚主板放不下的問題。購買方面，大家如果方便，海淘也是一個不錯的選擇

　　Tim Dettmers博客也分析過主流的GPU成本效益，大家可以去看看他的博客介紹——>傳送門

　　

　　Normalized cost efficiency of GPUs which takes into account the price of other hardware. Here we compare a full machine, that is 4 GPUs,

　　along with a high end hardware (CPU, motherboard etc.) worth $1500.

　　在他的博客當中，也給出了他個人的購買意見

TL;DR advice
Best GPU overall (by a small margin): Titan Xp
Cost efficient but expensive: GTX 1080 Ti, GTX 1070, GTX 1080
Cost efficient and cheap:  GTX 1060 (6GB)
I work with data sets > 250GB: GTX Titan X (Maxwell), NVIDIA Titan X Pascal, or NVIDIA Titan Xp
I have little money: GTX 1060 (6GB)
I have almost no money: GTX 1050 Ti (4GB)
I do Kaggle: GTX 1060 (6GB) for any “normal” competition, or GTX 1080 Ti for “deep learning competitions”
I am a competitive computer vision researcher: NVIDIA Titan Xp; do not upgrade from existing Titan X (Pascal or Maxwell)
I am a researcher: GTX 1080 Ti. In some cases, like natural language processing, a GTX 1070 or GTX 1080 might also be a solid choice — check the memory requirements of your current models
I want to build a GPU cluster: This is really complicated, you can get some ideas here
I started deep learning and I am serious about it: Start with a GTX 1060 (6GB). Depending of what area you choose next (startup, Kaggle, research, applied deep learning) sell your GTX 1060 and buy something more appropriate
I want to try deep learning, but I am not serious about it: GTX 1050 Ti (4 or 2GB)
(直接google翻譯，哈哈)

　整體最佳GPU（由小幅度）：Titan Xp的
　成本有效的，但昂貴的：GTX 1080的Ti，GTX 1070，GTX 1080
　成本高效和廉價的：GTX 1060（6GB）
　我的數據集> 250GB工作：GTX泰坦X（麥克斯韋） ，NVIDIA Titan X Pascal，或NVIDIA Titan Xp
　我有一點錢：GTX 1060（6GB）
　我幾乎沒有錢：GTX 1050 Ti（4GB）我做Kaggle：任何“正常”比賽GTX 1060（6GB）或GTX 1080 Ti為“深度學習競賽”
　我是一名有競爭力的計算機視覺研究員：NVIDIA Titan Xp; 不要從現有的Titan X升級（Pascal或Maxwell）
　我是研究員：GTX 1080 Ti。在某些情況下，如自然語言處理，一個GTX 1070或GTX 1080也可能是一個堅實的選擇-檢查你的現有機型的內存需求我想建立一個GPU集群： 這確實是復雜的，你可以得到一些想法
　這里我開始深入學習，我很認真：從一個GTX 1060（6GB）開始。根據您下一步選擇的區域（啟動，Kaggle，研究，應用深度學習）銷售您的GTX 1060并購買更適合
　我想要深入學習的東西，但我并不太在意：GTX 1050 Ti（4或2GB）

　　

　　下面是購買的MSI的2塊1080ti的顯卡

　　

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4、機箱

　　選擇NVIDIA® DIGITS™ DevBox同款機箱，大多數深度學習用戶都是使用這款機箱（他們也給我們推薦了自己的配置，大家可以參考下），我們也是采購這一款，值得推薦哦

　　

　　

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5、電源

　　其實電源也是很重要的，尤其是其功率上，畢竟如果擴至4路的話，24小時不間斷運作的話，還是相當耗電的，如果你想以后擴至4路的話，1600w足夠了，這玩意24小時不關機，一個月下來還是挺費電的（就當是沉淀成本，O(∩_∩)O哈哈~），這個還是根據自己實際情況來，但是唯一的原則是：功率要超過所有硬件設備的總功率，要不然帶不起來的。

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6、散熱

　　散熱的話，大家可以選擇水冷或者風冷，糾結之后還是選擇了水冷，最終選擇了一款（美商海盜船（ Corsair）Hydro系列 高性能 水冷 CPU散熱器 全平臺支持 H100i V2 240mm）的水冷散熱，后期發現的確是超靜音的，噪音特別小，選擇水冷的話建議將冷排安裝在AIR540機箱的頂端，這樣可以避免頂端進灰。如果有人擔心水冷過了保質期之后會漏水，也可以選擇風冷的。

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7、內存

　　內存條的大小也要根據CPU來購買的，因為I7-6850K默認主頻2400MHz，開啟XMP之后，自動超頻為3200MHz。因此建議購買DDR4 3200MHz內存條（2條16x2），如果不知道XMP，可以自行搜索了解下。

　　XMP是Extreme Memory Profile的縮寫，是Intel在2007年9月提出的內存認證標準，適用于DDR3和DDR4。簡單的說，通過了英特爾XMP認證的內存，SPD中有兩個或更多頻率設定檔案，只要在主板中啟用這些預設的XMP檔案，即可將內存條自動超頻到1600或更高值（根據檔案設定而定）。XMP與手動超頻效果基本無異，所以可將其看作為內存的自動超頻技術。

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8、存儲

　　建議搭配SSD（固態硬盤）和HDD（機器硬盤）結合使用，SSD用作系統盤，HDD用作倉儲，建議SSD至少250G，機器硬盤現在標配也是至少是1T了。一般SSD安裝Windows和Linux雙系統，而機械硬盤就可以當做雙系統的公共掛載盤。我們買的半高的SSD，如圖所示。

　　

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9、顯示器+鼠標+鍵盤

　　這三個沒有特別要求，能用就行，這里不做多介紹，可以自行決定。提醒下，由于主板已經不支持VGA接口，只支持DP和HDMI接口，所有也得買個VGA轉DP接頭或者VGA轉HDMI接頭，

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10、成品展示

　　下面是已經組織好的硬件設備

　

結束語：

　　以上主要是配置深度學習硬件大致介紹，剩下的就是主機的組裝了，和傳統臺式機組裝過程是一樣的，這里不做講解。大家可以根據自己的實際情況，適當配置最符合自己要求的硬盤配置，最后建議大家最好按照雙系統，Windows和Ubuntu，這樣便于工作區間的切換。

填坑補充：

　　安裝系統的時候，直接用U盤安裝或者PE安裝都不行，必須要拿一張低端的N卡去點亮（我是拿了一個低配的N卡才安裝上系統的，費了好大牛勁了才發現這個問題~~），這個在下篇講解安裝系統的時候會講到

　　PS：如有疑問，請留言，未經允許，不得私自轉載，轉載請注明出處：http://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7543977.html

　　本文主要參考博客：http://timdettmers.com/（這是老外的博客，對配置深度學習硬件很有借鑒意義）

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习（TensorFlow）环境搭建：（一）硬件选购和主机组装的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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