深度学习服务器怎么搭建

1. 做深度学习，需要配置专门的GPU服务器吗

深度学习是需要配置专门的GPU服务器的:

深度学习的电脑配置要求：

1、数据存储要求

在一些深度学习案例中，数据存储会成为明显的瓶颈。做深度学习首先需要一个好的存储系统，将历史资料保存起来。

主要任务：历史数据存储，如：文字、图像、声音、视频、数据库等。

数据容量：提供足够高的存储能力。

读写带宽：多硬盘并行读写架构提高数据读写带宽。

接口：高带宽，同时延迟低。

传统解决方式：专门的存储服务器，借助万兆端口访问。

缺点：带宽不高，对深度学习的数据读取过程时间长(延迟大，两台机器之间数据交换)，成本还巨高。

2、CPU要求

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：

（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。

（2）GPU计算前的数据预处理。

（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。

（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。

（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。

传统解决方式：CPU规格很随意，核数和频率没有任何要求。

3、GPU要求

如果你正在构建或升级你的深度学习系统，你最关心的应该也是GPU。GPU正是深度学习应用的核心要素——计算性能提升上，收获巨大。

主要任务：承担深度学习的数据建模计算、运行复杂算法。

传统架构：提供1~8块GPU。

4、内存要求

至少要和你的GPU显存存大小相同的内存。当然你也能用更小的内存工作，但是，你或许需要一步步转移数据。总而言之，如果钱够而且需要做很多预处理，就不必在内存瓶颈上兜转，浪费时间。

主要任务：存放预处理的数据，待GPU读取处理，中间结果存放。

深度学习需要强大的电脑算力，因此对电脑的硬件配置自然是超高的，那么现在普通的高算力电脑需要高配置硬件。

2. 实验室的深度学习服务器需要安装操作系统和数据库软件吗

需要安装。
1。安装系统。1。安装ubuntu。具体安装省略，记录一个小bug，可能在给有独立显卡的台式机安装ubuntu双系统时遇到：在安装时，使用U盘启动这步，直接选择tryubuntu或installubuntu都会出现黑屏的问题。解决方法：将光标移动到installubuntu一项上，按e键，会进入一个可编辑的界面，将quietsplash修改为nouveau。modeset=0nomodeset，然后按ctrl+x进入安装。之后在ubuntu安装nvidia驱动后，就正常了。如果没有安装驱动，每次进入前，都要用同样的方法将上面的quietsplash修改。2。配置nvidia显卡。具体分为两步：安装nvidia驱动，如果是图形界面的话，在Software&Updates中的AdditionalDrivers中选择合适的驱动安装即可。在官网下载cudnn并安装。2。创建和登录用户。在linux上创建自己的用户，方便管理代码和安装应用。比如我们想要创建一个用户名是haha，密码是123456的用户，命令如下：添加用户：useradd-d/home/haha-mhaha。设置密码(只有设置密码之后，才能登录用户)：passwdhaha，然后输入密码。然后就可以通过sshhaha@your_ip的方式登录服务器了。登录后也可以设置bash：chsh-s/bin/bash或修改为zsh。加入root权限：使用apt下载时，如果出现不在sudoers文件中的报错，则需要将用户加入sudoers，执行sudovim/etc/sudoers命令，rootALL=(ALL)ALL的下一行加入hahaALL=(ALL)ALL，然后保存。删除用户：userdel-rhaha。

3. 做深度学习的服务器需要哪些配置

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。

深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。

当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。

当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。

4. GPU服务器配置，用于机器学习，深度学习方向，谢谢

推荐品牌： LINKZOL(联众集群)；
可以参考其官网；
操作系统可以安装Ubuntu 14.04 LTS，需要如下软件：
编译器：GNU编译器，包括C/C++/Fortran编译器；
Intel编译器，包括C/C++/Fortran编译器、MKL、等；
并行环境：OpenMPI、MPICH等MPI并行环境；
GPU开发环境：最新CUDA驱动、编译器、调试器、SDK及例子文件等；
cuDNN加速，CUDA FFT、CUDA BLAS等；
深度学习框架：Caffe, Torch, Theano, BIDMach、TensorFlow；其中，Caffe需要编译提供python接口和Matla（支持mex编译）接口；
DNN平台：基于B/S架构，便于用户实时且可视化地进行DNN的训练、测试

推荐配置一：
计算平台采用：LZ743GR-2G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十核E5-2630v4(2.2GHz,8.0 GT/s)
内存：原厂64GB内存 (16GB×4) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：INTEL 2.5寸240G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：2块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大2个GPU卡）
电源：1200W High efficiency (96%)金牌电源

推荐配置二：
计算平台采用：LZ-748GT
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十二核E5-2650v4(2.2GHz,9.6 GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷3.5寸4T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：4块TESLA TITANX GPU计算卡或者4块tesla P4O GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大4个GPU卡）
电源：2000W High efficiency (94%)冗余钛金电源

推荐配置三：
计算平台采用：LZ428GR-8G/Q
系统：Ubuntu 14.04.3 x64
CPU:Intel Xeon十四核E5-2690v4(2.6GHz,9.6GT/s)
内存：原厂256GB内存 (16GB×16) DDR4 2133MHZ ECC-REG.（带内存校错技术，最大支持2T）
系统硬盘：2块INTEL 2.5寸480G 企业级SSD固态硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD）
系统硬盘:3块希捷2.5寸2T 7200RPM 企业级硬盘（最大支持8块硬盘，类型：SATA,SSD;）
GPU卡：8块TESLA P40 GPU计算卡或者8块NVIDIA TATAN-X GPU卡 （CUDA核心数3584个核心，12G DDR5 显存，最大8个GPU卡）
电源：1600W（2+2） High efficiency (96%)钛金电源；
可以咨询：1381O114665

5. 做深度学习的服务器需要哪些配置

要做一个深度学习的服务器，需要的配置有GPU RAM, 储存器，因为GPU是在我做深度学习服务器里面一个非常重要的部分，相当于是一个心脏，是非常核心的一个服务器，所以GPU是一个非常重要的东西，储存器也是相当重要的，因为很多数据都要放在ssd储存器上。

6. 如何配置一台深度学习主机

搞AI，谁又能没有“GPU之惑”？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！