【深度学习001】深度学习工作站组装—硬件篇—预算2万（20190401）

一直想搭建一个自己的机器学习工作电脑，不过由于资金不够，一直没能如愿，前几日，咬咬牙自己攒了一台。花费在2万左右。特此记录。

1. 显卡的选择

无脑Nvidia，我选择的是2080Ti。附上显卡天梯图。建议1080Ti或者2080Ti。

选择显卡时要考虑几点：
1.1 内存
如果数据量很大，模型复杂，尤其是训练卷积神经网络，建议大内存。如果预算充足，建议大内存。如果不清楚自己需要多大的内存，那就先买一个大内存吧，一步到位。
1.2 内存带宽 GB/s
即内存每秒读取和写入的吞吐量。
这是最重要的GPU性能参数之一（如果非要加之一的话），因为目前的限速步主要 时从内存中提取以供计算的速度。一本书中指出 ¹ ,实际使用GTX1060显卡时，由于内存带宽的限制（192GB/s），通常只能达到40%的饱和计算能力。
一个简单的表格是这么创建的：

表1.1 常见显卡参数（2019.4）

显卡	架构	带宽	价格
TITAN RTX 24G	Turing	672 GB/s	17000
RTX 2080 Ti 11G	Turing	616GB/s	9500
GTX 1080 Ti 11G	Pascal	484GB/s	5000
GTX 1080	Pascal	320GB/s	2800
GTX 1060 6G	Pascal	192GB/s	1200

注：不同架构下的带宽不可直接比较，可定性参考。

2. CPU的选择

CPU主要做预处理，一般来说，CPU在深度学习中的作用不明显。

cpu天梯图

本着尽量一步到位的原则，尽量选一个匹配的CPU，因为这台电脑还要办公，速度快，也有利于工作。我选的时Core i7 7820X。卖家一直推荐AMD的，说是AMD的性价比高。
CPU选购时的注意事项：
2.1 PCle 通道
尽量选择PCle通道数多的CPU，有40条及以上为宜。
2.2 主频
选主频高，运算快的CPU。
2.3 核心
一般一个核心对应一个显卡，根据准备配置的显卡数量选择核心，尽量预留出两个核心的冗余。
我在挑选CPU时，看到的几款参数如下：

表2.1 常见CPU参数（2019.4）

CPU型号	核心	频率	支持主板	价格
Core i9 9820X	10核/20线程	3.3GHz	X299	6500
Core i7 7820X	8核/16线程	3.6GHz	X299	4099
Core i9 9700K	8核	3.6GHz	Z390	3099
Core i7 8700K	6核	3.7GHz	Z390	2599
Core i9 9900K	8核/16线程	3.6GHz	z390	4199

cpu选购时，要与主板配套，考虑到以后准备扩展GPU，故而在选择主板时，倾向于X299，X399。确定了选择X系列的主板，CPU的可选范围并不大，只有i7 7820x和i9 9820x可供选择，由于预算有限，我选择了i7 7820x。

3. 主板的选择

选择主板首选要考虑的一点是，准备以后升级到多个GPU吗？
如果需要升级，则要选多PCle接口的主板。
主板选购时的注意事项：
3.1 PCle 通道
我遇到的几个主板：

表3.1 主板参数（2019.4）

主板型号	PCle 接口数	路数	支持CPU	价格	架构
华硕TUF X299 MARK2	PCle 16*3	3路	core X系列	2599	X299
华硕 PRIME X299-DELUXE	PCle 16*4	4路	core X系列	4199	X299
技嘉 GAMING X	PCI e 16*1		Core K系列	1358	Z390

考虑到以后升级，我选择的是：华硕TUF X299 MARK2

4.内存

现阶段，最大的内存条为16G，比16G大的很少，听说只有三星一家有。

不过，好在X299主板可以插8根内存条，一共可达128G，Z390最大可达64G(4根)。
我选择的内存条时：海盗船DDR4,频率为3000，两根32G,花费1999元。

4.电源，机箱，散热

机箱选择的是：先马 黑洞2 空间比价大，是长方形，挺好看的，推荐。
电源：海盗船 RM 750x 750W。等以后加GPU了还要再换电源，4个GPU至少要1600w。
散热：Tt 枭龙 240 一体水冷。
(注：这些时卖家推荐的)

5.总花费为：2万左右

鲁大师检测：

电脑型号 X64 兼容 台式电脑 (扫描时间：2019年04月06日)
操作系统 Windows 10 专业版 64位 ( DirectX 12 )
处理器 英特尔 Core i7-7820X @ 3.60GHz 八核
主板 华硕 TUF X299 MARK 2 ( 英特尔 Xeon processor P family/Core i7 DMI3 Port - 2020 - 200 Series 芯片组 Family - A2Dw
巚M )
内存 32 GB ( 2133MHz )
主硬盘 浦科特 PX-512M8VC ( 512 GB / 固态硬盘 )
显卡 Nvidia GeForce RTX 2080 Ti ( 11 GB / 丽台 )
显示器 飞利浦 PHLC0C6 PHL 224E5 ( 21.7 英寸 )
声卡 瑞昱 @ 英特尔 High Definition Audio 控制器
网卡 英特尔 Ethernet Connection I219-V / 华硕

跑分58万

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1. 谢梁，鲁颖，劳虹岚等.,《Keras 快速上手:基于Python的深度学习实战》.北京：电子工业出版社，2017.8. ↩︎