做深度学习的服务器需要哪些配置？

Posted 2023-03-31

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。

深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。

当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。

当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。

参考技术A 要做一个深度学习的服务器，需要的配置有GPU RAM, 储存器，因为GPU是在我做深度学习服务器里面一个非常重要的部分，相当于是一个心脏，是非常核心的一个服务器，所以GPU是一个非常重要的东西，储存器也是相当重要的，因为很多数据都要放在ssd储存器上。

要做深度学习用的服务器还是建议你去找专业公司做，其实自己也是可以做的。但是买回来不一定能装好啊，装好了也不一定能用啊.试错的成本太大了，个人不建议自己配置。

推荐了解下蓝海大脑服务器，他们有一款服务器专为做深度学习训练而研发，支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。

入行深度学习之前，要做好哪些准备？

人工智能（AI）、机器学习（ML）、深度学习（DL）在当下的火热程度我就不多说了，同时又有很多人想入门进入这个领域，尤其是深度学习这个细分领域。

本文将带你了解入行深度学习前需要做的一些准备。同时，你也会了解到深度学习的学习路径。

注意：本文是用来帮助做学前准备的，所以不会涉及到具体代码层面的知识。

01 

高性能的显卡 

深度学习相对于其他技术如：前端、php等编程语言，对于硬件的要求有一定的提高，其中 最重要的就是显卡，目前做深度学习的常用的显卡就是Nvidia的显卡。

显卡核心的参数就是显存，因为大部分模型是在GPU上完成训练，所以这个显存当然是越大越好。

对于前期的学习，4G足够了！因为目前大部分模型任务，不管是验证还是训练，各类框架下4G用起来没问题。

02

高配的电脑 

此处，我不会推荐任何品牌的电脑设备，但是对于初学、转行、入门的同学来说，最好还是选择笔记本，主要就是用起来方便。

至于品牌和价格，大家可以自己比较，苹果本可以吗？当然可以，但可能不是最好的选择，毕竟CPU再强，也无法和GPU相提并论，当然如果你不需要自己训练模型，倒是可以考虑。

03

移动硬盘 

深度学习数据集一般情况下都是100G左右的大小，在没有移动硬盘的情况下进行数据分享、移动是非常麻烦的。

可以购买500G以下的固态硬盘，一方面是价格便宜些，另一方面大家平时也不会用到1T的存储。

04

系统的选择

对于想深挖深度学习领域的同学，我建议还是直接使用Ubuntu系统。MacOS也不是不行，但是装起库来还是Ubuntu更方便。

但是如果你仅仅是想学学看，可以继续使用Windows，只不过是有些操作会麻烦一些，但还好的是并不会影响到你的学习进度。

05

一个学习小组 

深度学习学习的复杂程度，要比学习前端、php等编程语言复杂的多。

如果你在学习中遇到一些困难，很多时候遇到问题并不是一个人就能搞定的，最好有一个学习小组，一起交流、探讨。如果还不行，就需要专业的导师为你进行指导。

06

实战项目

仅仅靠学习理论知识，而不进行实操训练，永远写不出漂亮的代码。

所以你需要实战项目巩固基础，不断进行练习。而实际项目中的问题要比一个简单的测试demo要更加复杂，同时也能独立思考学到更多有价值的东西。

做项目常用的三个方式

1、去企业实习，做实战项目，可以有人带。但是从2019年秋招的困难程度来看，没有基础去面试深度学习实习岗，基本是不可能通过的。

2、去网上找一些开源的深度学习项目。目前网上这样的项目还是挺多的，但是对于没有基础的人自己独立完成，还是比较有困难的。

3、认真反复实操课程中的一些项目，进行刻意练习的训练，对于其中的知识点形成肌肉记忆。

07

编程基础与数学基础

一定要有python基础，若是没有的话，建议学习一些python基础的课程。

对于大部分工程师而言，不会用到特别深奥的数学基础，但是基本的概率论、线性代数、基础统计学知识还是要有的。

08

学习路径

具体你需要经历以下几个步骤：

·  深度学习整体概述：了解深度学习的前世今生、为什么会爆发深度学习热潮？代表的技术有哪些，涉及到什么样的领域、产品、公司，以及各行各业中的应用；

·  深度学习预备知识：数学基础（线性代数、矩阵、概率统计、优化等等）、机器学习基础、编程基础；

·  深度学习核心知识：神经网络、深度网络结构、图像任务、语音任务、自然语言任务；

·  深度学习进阶知识 ： 如何使用深度学习框架，完成网络的搭建、训练。

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王海良： Chatopera联合创始人&CEO，微软人工智能最有价值专家，先后工作于IBM软件开发实验室和创新中心。

李卓桓： PreAngel合伙人，Plug and Play 投资合伙人，曾任优酷网首席科学家、叽歪网创始人，水木清华BBS站长，紫霞BBS站长。

林旭鸣： 北京邮电大学模式识别实验室研究生，任职阿里巴巴的阿里小蜜团队。

陈可心： 微软中国、今日头条研发中心，联想香港人工智能中心以及联合国亚太分部。

李思珍：现任职今日头条，主要工作实现人机交互系统的意图识别和关键词优化。

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2. 我已经有一定的编程经验，但不是深度学习，需要学习这门课程吗？

需要。 如果你有一定的编程经验，那么你在学习前两章内容的时候会容易一些，可以让你加容易手，而且后面有很实战的案例，对于扩展知识面，以及转行都有很不错的帮助。

3. 我不是计算机专业的，但是想转行，适合学习这门课程吗？

适合。 此课程主要针对的就是想转行，或者对编程没有基础的人群而策划的，从深度学习最为基础的“基础数学”开始讲起，之后会涉及到python编程以及实战案例，让你打好入门深度学习的基础，建立正确的学习路径。

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