來聊一個一般人都不接觸的裝機領域

科技 05-27

假·前言：

情況是這樣的。最近各位都見不到裝機幫扶站，主要是因為DDAA117（孫悟空）最近因為一些個人事務在忙。那這個裝機幫扶站呢，怎麼說也是一個腦吧的傳統，丟太久不好，所以我就被扔上來了。

真·前言：

作為一個學習「計算機科學與技術」的……學生。我深刻的是知道當下搶碼農飯碗的人有多少。當機器學習這種本來就應該是我們搞的學科火了起來，全世界其他行業都在搶我們的飯碗。當然今天的故事不是來談我如何被搶飯碗了，而是這個搶飯碗的工具。

當然，由於這是一個比較專業的領域，或者說應用性較強的領域，我已經預料到會有一大堆人看不懂，然後閱讀量低的情況。那我呢，就盡量用人的話說吧。

需求分析：

我不知道後台所謂那些求深度學習的人都是幹嘛的，而他們所謂的深度學習又指那些，就現在來講，深度學習的工具太多了。智障一點的比如——Matlab，Python-caffe等。有水平一點的可能會用到Ubuntu下Tensorflow等等奇怪的框架。

什麼？聽不懂？意思就是說，有的人玩CSGO，有的人玩絕大大逃殺，有的人玩QQ飛車這個意思，懂了吧？

而深度學習這個東西，由於實在抱歉，我的方向是計算機體系結構，所以我的理解也並不多。但我清楚的是玩這些東西的人首先是很有錢，其次才可能是有技術。很多人在深度學習玩的就像是炫富，有點類似貴族學校一樣的形象。而其實深度學習這種東西，調才是關鍵，不過這東西似乎超出了理解範圍了，我們就直接「入門」配置說起吧。

配置推薦

點評

不好意思，科研領域，請一律認準Intel。不是說AMD不好，是AMD根本就沒有合適的優化，工具來輔助你做這方面的研究。這裡還有一個誤區，很多人覺得我做機器學習，只要GPU好就行了。CPU將就一下就OK了。那你一定是看太多科幻片了，所有的CUDA程序都需要先經過CPU，然後才能傳輸到GPU上進行處理，所有CPU還是那個龍頭戲。當然你也可以選擇i5-8500這些級別的處理器，不怕放出去被人笑就行。

B360M-DS3H這個不多說了，主要價格低廉，至少穩定，一個M.2介面也中規中矩。當然你要是能上i7-8700K，換成Z370主板也可以。

內存方面，B360+i7-8700隻能支持到2666，所以剛好就行了，由於考慮到某些Matlab玩家根本就不考慮內存溢出這種問題，多花點錢砸32G，值得。別突然跑著跑著死機就行了，一次訓練就是3-5天，你傷不起。

顯卡方面，EVGA的GTX1080 FTW有點稍微貴了點。但你說選影馳這些低端卡……其實本身選遊戲卡做這些事情就是一種錯誤，但你買不起專業卡，有些人老說什麼我不要遊戲卡我要專業卡計算卡這才顯得專業。拜託，深度學習，時間就是生命，我相信大部分所謂這些求配置的人，估計配置好環境都要3-5天，更何況調參了。所以這時候寧可堆算力，就算利用率再低，有了基礎怎麼都好。真正搞這些計算的人，P100/V100這些計算卡都是拚命往上面堆的，不是為了酷炫，就是為了哪怕效率下降了，規模還在，至少能有一定的整體效率優勢。而且還有一件事，我相信很多人所謂深度學習，基本調不到GPU，基本都是CPU在跑。所以，才會讓你上i7-8700。

固態方面，比較隨意了，760P，或者PM981都可以，不多說了。

而電源機箱和散熱，只要保證能正常運行，基本自由選擇。

最後系統什麼的就不多說了吧？Windows10，Ubuntu，CentOS。這裡不是我說了算的，因為NVIDIA CUDA Toolkit（AMD還會跑深度學習？）對系統要求很嚴格，所以你最好就裝不用麻煩驅動的Windows10。當然你要是硬要8.1或者7我也不阻止你，反正你的噩夢才剛剛開始呢。

最後

可能這個主題大家比較難受，也不聽不懂，或者我換成這樣一個標題？

《萬元吃雞直播高性能主機推薦》

會不會好點？

完了，被扒光底細光了

看到最後的各位

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