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[安装变压器一次要多少钱]自己组装深度学习计算机

作者:安尼      发布时间:2021-04-21      浏览量:0
在与微软的Azure战斗了几年后,听说亚

在与微软的Azure战斗了几年后,听说亚马逊的AWS课程没有更好的表现,应该有自己当地的深度学习机器。

一个主要原因是云虚拟主机没有显示,所以不能进行可视化操作。这没什么大不了的。只要在那里训练,在当地的电脑上运行模型就可以了,但是如果需要处理基于模拟的机器人项目的话,这些项目就不会在虚拟环境下运行。

之后,组装最先进的计算机,大约4个月内可以回收成本,比云服务器快得多(主要是当地的数据传输速度快,所有的东西都在同一个箱子的总线上),云服务可能会将计算单元和存储在不同的机架上

我的系统最终花费不到3千美元(从AWS或Azure购买门级云GPU,约800美元/月)。我组装的时候是2019年,5月,价格和现在大不相同,现在可以降价10%。此外,当你阅读本文时,这种技术可能已经发展。你可能会问,为什么要自己组装电脑而不是购买预装的电脑?这是因为现成的深度学习系统非常昂贵。LambdaLabs的起价超过了6,000美元。其他的东西会更多。这似乎很难从头组装计算机,匹配正确的组件。

为了确保所有功能都能正常工作,我建议您使用。它不仅会显示每个部件的最低价格,还会确保你没有选择不兼容的部件。至于放在一起,按照YouTube的规则。只要输入零件的名称,就能找到说明如何安装的视频。现在,让我们看看所需的部件。

CPU

AMD还是Intel。我一直是Intel的粉丝,但对于这台机器,CPU不是最重要的部分,GPU才是。而且,CPU的价格是AMD的两倍。AMD全新Ryzen系列口碑好,不用超频,因为不玩电子游戏所以我选择了12、核、24、线程,AMDThreadripper1920x。足以满足我的需求。而且价格合理,大约350美元,但价格一直在下降。另一种选择是价格超过900,美元的10,Inteli9-7900。

CPU散热器

AMD,CPU运行时热量大(这是不可靠的主要原因之一)。所以绝对需要液冷散热器。我选择了带有2个风扇的FractalS24。售价约为115。替代品是CorsairH100i。

主板

主板主要选择芯片组。简单的规则是:请使用X399。对于Intel7900,请使用X299。

GPU

这是你深度学习系统中最重要的一部分。必须使用NvidiaGPU。推荐的最低配置是GTX。不幸的是,当时大约800美元的正常价格买不到(奇怪的游戏玩家?比特币矿工?)的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。的双曲馀弦值。所以我不得不更换一个更高级的,即RTX,2080Ti,不容易找到,但幸运的是,以1,187美元的价格买了EVGA。RTX是新一代产品,是2019年初消费类GPU,性能最好的产品之一。我很高兴自己被逼选择。如果你仔细话,可能还能找到1200美元左右的优惠价格。我认为EVGA和技嘉是顶级制造商,你要做的选择是关于冷却系统。EVGARTX,2080,Ti,XC,Ultra,旗下有双空气冷却器,到现在已经足够了,从来没有遇到过严重的过热问题。

DDR4是最佳选择。Corsair可能是主要制造商。2019年,你需要64Gb的内存。所以我最终用到了4x16Gb。花了我399美元,现在价格远低于300美元。

硬盘

SSD现在是旧技术。最先进的是M.2标准,这类硬盘能够直接插进主板的,在PCIe插槽中。以主公交速度运行,基本上是高容量、持久的存储芯片。我真的很喜欢,1Tb,Samsung,EVOSDM.2。我花了241美元,现在价格也下降到了200美元。如果你需要更多的存储空间,你可以增加一个不到100美元的普通SSD。

电源供应

机箱

这里有很多选择,取决于个人的喜好和设计,但重要的是要确保足够大,所有部件都可以安装,空气流通性好。我以114美元的价格购买了。Lian-LivePC-O11AIR。因为符合这些要求。非常宽敞,可以放入一切,散热良好。

附加冷却设备

构件

就像我说的那样,在YouTube上搜索到的每一个构件,你一定能找到相关安装的详细示范。例如,以下是我所遵循的几个示例,例如:我的版本,我的版本,以下是我所遵循的,MSIX3,我所遵循的几个示例,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的,我所遵循的。阅读手册中的所有安装说明。比如注意内存条的槽位。

基本上操作顺序如下:

完成系统电源启动后,完成电缆管理,优化散热。例如,我最终去除了覆盖风扇的大部分灰尘过滤器。我制定了重GPU重的测试协议(训练Yolo的模型),不断移动风扇,直到温度最低。

软件安装

这才是真正的乐趣开始的地方,但故事的重点。在2019年春天,你可能会使用Ubuntu18.04,适合你的GPU版本的Nvidia驱动程序(执行速度这么快,但显示效果很差),CUDA10,还有你想用的框架。而且,那个速度比你试过的云GPU快,而且你投入的资金在几个月内会得到回报。

部件清单

这是我的部件,包括2019年4月的价格。你也可以在我的身上看到更新的价格。

CPUDThreadripper1920x12-core($356GPU:EVGARTX2080TixCUltraker$1,187)CPUCooler:FractalsS24($114)Motherbord:MSIX39GamingProCarboler:$305)MemorsSS24($114:Motherborerbord:MSixix399GamingProCamingProCarart。

这是我启发的一些替代版本:。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。