深度学习服务器配置(4-5w预算)

2020-04-01

【深度学习服务器配置(4-5w预算)】 深度学习服务器，主要性能取决于GPU性能，其次是CPU和内存性能。
1.GPU选择
如果是用来开发学习使用的深度学习工作站/服务器，GPU可采用GTX1080/Ti、GTX TiTan Xp、GTX TiTan V、Quadro GP100。
如果是后期深度学习训练工作站，GPU采用Tesla K40/Tesla K80/Tesla P100/Tesla V100。
2.CPU选择
深度学习开发工作站/服务器，采用1-2颗处理器，可以满足使用要求。单颗I7处理器最高支持64G内存，如果需要大于64G内存，处理器必须选择双路至强处理器。
深度学习训练工作站/服务器，采用2-4可处理器，双路至强平台就可以支持1TB以上内存，GPU最多支持10块双槽位GPU。

■网友
第一，做过很多调研，总结成一句话就是四路1080或者1080ti不仅是是性价比最高，也基本是纯性能最高的选择，考虑到四路pascal titan预算可能不够。8/11/12g显存的区别需要你去权衡。第二，为了发挥gpu的性能，主板需要选择4条16xpcie接口的，cpu需要选择40个pcie通道的。这时x99主板,顶级i7或者e5是你唯一的选择。双cpu主板不要考虑，因为走两条总线的gpu并不能并行加速。第三，内存顶多32足矣，其他随意。
■网友
光整块k40就要2w多，四五万预算太少。我们实验室一台曙光的服务器就是40w。。
■网友
阿里有GPU训练服务
■网友
可以用4路rtx2070 8g 加上其他硬件2w左右搞定

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