深度學習伺服器怎麼搭建

1. 做深度學習，需要配置專門的GPU伺服器嗎

深度學習是需要配置專門的GPU伺服器的:

深度學習的電腦配置要求：

1、數據存儲要求

在一些深度學習案例中，數據存儲會成為明顯的瓶頸。做深度學習首先需要一個好的存儲系統，將歷史資料保存起來。

主要任務：歷史數據存儲，如：文字、圖像、聲音、視頻、資料庫等。

數據容量：提供足夠高的存儲能力。

讀寫帶寬：多硬碟並行讀寫架構提高數據讀寫帶寬。

介面：高帶寬，同時延遲低。

傳統解決方式：專門的存儲伺服器，藉助萬兆埠訪問。

缺點：帶寬不高，對深度學習的數據讀取過程時間長(延遲大，兩台機器之間數據交換)，成本還巨高。

2、CPU要求

當你在GPU上跑深度網路時，CPU進行的計算很少，但是CPU仍然需要處理以下事情：

（1）數據從存儲系統調入到內存的解壓計算。

（2）GPU計算前的數據預處理。

（3）在代碼中寫入並讀取變數，執行指令如函數調用，創建小批量數據，啟動到GPU的數據傳輸。

（4）GPU多卡並行計算前，每個核負責一塊卡的所需要的數據並行切分處理和控制。

（5）增值幾個變數、評估幾個布爾表達式、在GPU或在編程裡面調用幾個函數——所有這些會取決於CPU核的頻率，此時唯有提升CPU頻率。

傳統解決方式：CPU規格很隨意，核數和頻率沒有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在構建或升級你的深度學習系統，你最關心的應該也是GPU。GPU正是深度學習應用的核心要素——計算性能提升上，收獲巨大。

主要任務：承擔深度學習的數據建模計算、運行復雜演算法。

傳統架構：提供1~8塊GPU。

4、內存要求

至少要和你的GPU顯存存大小相同的內存。當然你也能用更小的內存工作，但是，你或許需要一步步轉移數據。總而言之，如果錢夠而且需要做很多預處理，就不必在內存瓶頸上兜轉，浪費時間。

主要任務：存放預處理的數據，待GPU讀取處理，中間結果存放。

深度學習需要強大的電腦算力，因此對電腦的硬體配置自然是超高的，那麼現在普通的高算力電腦需要高配置硬體。

2. 實驗室的深度學習伺服器需要安裝操作系統和資料庫軟體嗎

需要安裝。
1。安裝系統。1。安裝ubuntu。具體安裝省略，記錄一個小bug，可能在給有獨立顯卡的台式機安裝ubuntu雙系統時遇到：在安裝時，使用U盤啟動這步，直接選擇tryubuntu或installubuntu都會出現黑屏的問題。解決方法：將游標移動到installubuntu一項上，按e鍵，會進入一個可編輯的界面，將quietsplash修改為nouveau。modeset=0nomodeset，然後按ctrl+x進入安裝。之後在ubuntu安裝nvidia驅動後，就正常了。如果沒有安裝驅動，每次進入前，都要用同樣的方法將上面的quietsplash修改。2。配置nvidia顯卡。具體分為兩步：安裝nvidia驅動，如果是圖形界面的話，在Software&Updates中的AdditionalDrivers中選擇合適的驅動安裝即可。在官網下載cudnn並安裝。2。創建和登錄用戶。在linux上創建自己的用戶，方便管理代碼和安裝應用。比如我們想要創建一個用戶名是haha，密碼是123456的用戶，命令如下：添加用戶：useradd-d/home/haha-mhaha。設置密碼(只有設置密碼之後，才能登錄用戶)：passwdhaha，然後輸入密碼。然後就可以通過sshhaha@your_ip的方式登錄伺服器了。登錄後也可以設置bash：chsh-s/bin/bash或修改為zsh。加入root許可權：使用apt下載時，如果出現不在sudoers文件中的報錯，則需要將用戶加入sudoers，執行sudovim/etc/sudoers命令，rootALL=(ALL)ALL的下一行加入hahaALL=(ALL)ALL，然後保存。刪除用戶：userdel-rhaha。

3. 做深度學習的伺服器需要哪些配置

主要是看運行什麼軟體和數據量，訓練數值大小，這里要強調一下，數值大小和數據量是不一樣的。

深度學習伺服器的核心部件還是CPU、硬碟、內存、GPU，特別是很多深度學習依靠GPU的大規模數據處理能力，這就要強調CPU的計算能力和數量，同時不同的數據對GPU的顯存要求也不一樣。

當下大部分都在用RTX3090做深度學習，最新RTX4090已經上市，單精度計算能力是RTX3090的2倍，這兩個GPU都是24G顯存；像A100強調雙精度計算能力，顯存有40G和80G兩個版本，而A6000單精度計算能和RTX3090差不多，顯存是48G，可以參考選擇。

當然，最重要的還是口袋裡的銀子，A6000市場價大概是RTX的2倍還要多，A100最近更是要上十萬了，估計也快買不到了，價高缺貨；RTX3090/4090的價位低，性價比高，這也是為什麼大部分人都選擇它們做深度學習了，這是市場的選擇。

4. GPU伺服器配置，用於機器學習，深度學習方向，謝謝

推薦品牌： LINKZOL(聯眾集群)；
可以參考其官網；
操作系統可以安裝Ubuntu 14.04 LTS，需要如下軟體：
編譯器：GNU編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器；
Intel編譯器，包括C/C++/Fortran編譯器、MKL、等；
並行環境：OpenMPI、MPICH等MPI並行環境；
GPU開發環境：最新CUDA驅動、編譯器、調試器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度學習框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要編譯提供python介面和Matla（支持mex編譯）介面；
DNN平台：基於B/S架構，便於用戶實時且可視化地進行DNN的訓練、測試

推薦配置一：
計算平台採用：LZ743GR-2G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
內存：原廠64GB內存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：INTEL 2.5寸240G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：2塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大2個GPU卡）
電源：1200W High efficiency (96%)金牌電源

推薦配置二：
計算平台採用：LZ-748GT
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷3.5寸4T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：4塊TESLA TITANX GPU計算卡或者4塊tesla P4O GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大4個GPU卡）
電源：2000W High efficiency (94%)冗餘鈦金電源

推薦配置三：
計算平台採用：LZ428GR-8G/Q
系統：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
內存：原廠256GB內存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（帶內存校錯技術，最大支持2T）
系統硬碟：2塊INTEL 2.5寸480G 企業級SSD固態硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD）
系統硬碟:3塊希捷2.5寸2T 7200RPM 企業級硬碟（最大支持8塊硬碟，類型：SATA,SSD;）
GPU卡：8塊TESLA P40 GPU計算卡或者8塊NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心數3584個核心，12G DDR5 顯存，最大8個GPU卡）
電源：1600W（2+2） High efficiency (96%)鈦金電源；
可以咨詢：1381O114665

5. 做深度學習的伺服器需要哪些配置

要做一個深度學習的伺服器，需要的配置有GPU RAM, 儲存器，因為GPU是在我做深度學習伺服器裡面一個非常重要的部分，相當於是一個心臟，是非常核心的一個伺服器，所以GPU是一個非常重要的東西，儲存器也是相當重要的，因為很多數據都要放在ssd儲存器上。

6. 如何配置一台深度學習主機

搞AI，誰又能沒有「GPU之惑」？下面列出了一些適合進行深度學習模型訓練的GPU，並將它們進行了橫向比較，一起來看看吧！