学习服务器电脑配置

Ⅰ 如何对比电脑配置高低

家用电脑一般分学习型，娱乐型，发烧型，对应低端、中端、高端。可按2种来分，一种是按价钱，适合对电脑配件不懂的人做参考，比较笼统但最直观也最容易懂。另一种是看性能，比较专业但最真实。
1.按价钱来区分：现在的电脑硬件更新快，应用更新也快。所以今年主流配置过两年就不流行了。但两年后的主流配置跟现在的主流配置价钱一样。所以如果你没有买到高价东西。基本上这样分还是有一定的参考性。底端的总体价位在2700以下（包含显示器），这类电脑一般对应入门级应用，普通游戏及高清电影都不在话下。销售量最大，购买的人最多；中端的总体价位在3000-5000以内，这类电脑符合对电脑要求比较高的人，如玩大型游戏、家庭娱乐视频剪接、多媒体控制中心等；高端的总体价位在5000以上不封顶（只要有钱，就算配的服务器来玩也可以）。这类电脑怎么形容呢。基本上你能想到的电脑应用，它都能行。（你让它给你下载个女朋友这类的应用它就办不到了。呵呵！）
2.按性能来区分：这种分类要求玩家对电脑配件的知识懂的多，还要对电脑应用软件懂一些，对电脑买来如何使用也要充分认识。而且这种分类方法不是一层不变的，因为电脑更新换代比较快，所以今年的好坏之分，明年可能就不一样了。总的来说按以下方式来区分（共11项）：
2-1.CPU：主频高的比低的好；外频高的比低的好；核心多的比少的好；L2大的比小的好；有L3的比无L3的好；工艺值小的比大的好。（I平台与A平台不可完全同日而语）
2-2.内存：代数高的比低的好；频率高的比低的好；容量大的比小的好；CL时间短的比长的好。
2-3.主板：芯片组规格高的比低的好；大板比小板好，PCB板层数多的比少的好；电源相数多的比少的好；一线品牌比二线三线品牌好。（还有很多很多的学问不一一道了）
2-4硬盘：7200转比5400转的好；容量大的比小的好；缓存大的比小的好；寻道时间短的比长的好；单碟的比双碟的好；接口新的比老的好；固态硬盘比机械硬盘好。（目前几呼全是机械硬盘）
2-5显卡：GPU高的比低的好；显存类型高的比低的好；GPU及显存频率高的比低的好；工艺值小的比大的好；接口新的比老的好；一线品牌比二线三线品牌好。
2-6显示器：大尺寸比小尺寸好；一线品牌比二线三线品牌好；LED比LCD好；
2-7DVD：一线品牌比二线三线品牌好；倍数大的比小的好；刻录机(RAM)比读碟机（ROM）好。
2-8机电：电源功率大的比小的好；一线品牌比二线三线品牌好；大机箱比小机箱好；重的比轻的好，机箱及电源都一样；防辐的机箱比不防的好。
2-9鼠键：无线比有线好；大品牌比小牌杂牌好；蓝光比红光好；人体工程学的比普通的好。
2-10音箱：有源的比无源的好；2.1的比2.0的好；带分频器的比不带的好（分频器也分牌子，三洋的最好）；一线品牌比二线三线品牌好。
2-11其它：这类是一些可有可无的东西。鼠标垫大的比小的好，厚的比薄的好；视频头清晰度越高越好；祯数高的比低的好（动态画面是否流畅的问题）等等。
另外，配电脑不要只追求某一个配件，因为电脑是一个整体的系统，每个配件都是缺一不可的。所以单独的一个或几个配件上去了是无法发挥全部的功效的。有的商家会给你的CPU或是显卡配得很好很好，但却给你的机箱、电源、鼠键、或是其它你不关心的配件降低规格。这样的配置造成低规格的配件满足不了高规格配件的要求，高规格配件高出部分完全是一种浪费。无法发挥出来。
还有一个要注意商家会拿低配型号的配件来忽悠你，U及内存没什么问题，主板及显卡是最常见的，防范的方法就不要听他说的都是同一个芯片或是同一个厂的等等。配件上标示的型号与你想要的型号完全一字不差。不多字也不少字。最后要看配件上空焊的位置是否很多，高端的一般没有空焊位置或是很少，低端的因为缩水所以有很多零件都没焊上去，所以空焊位置很多。
如果想知道今年主流配置是什么及更多关于硬件方面的问题请参考我以前的回答：
谁能罗列出 硬盘、 CPU 、 显卡、显示器、内存有关方面的知识？http://..com/question/207040838.html
我的主机把CPU和主板 显卡都换成好的 我的主机是不是就好了
http://..com/question/208730876.html
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Ⅱ 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。

Ⅲ 我想装个台式电脑，想用来开小型服务器用，用什么配置比较好！

主要是看你说的服务器用来做什么？具体要看你打算用这个服务器提供什么样的服务，才好配置硬件，如果只是一般的服务应用，拿个双核或者四核的台式机就可以了，内存大一点，大不了做个阵列用来提高性能和数据的稳定性，配一块带双千兆网卡的主板，这台主机不会超过5000.

Ⅳ 怎么样的电脑配置才能作为服务器

如果仅仅是做一个个人的WEB服务器，一般普通家用的电脑基本能毕颤陵够胜任了。

一台服务器，最重要的CPU，内存，硬盘，显卡基本上可有可无（制图的除外）。

CPU的选择，最好是专业的服务器CPU，比如INTEL的至强系列，AMD的皓龙系列。

内存的选择，服务器的内存都是带ECC的，内存奇偶校验，频率比不上家用机，但是，数据不易出错和堵塞，当大量数据交换时，效果最为明显。

硬盘的选择，同样，手戚希捷和西部数据都有专业的服务器硬盘。

其他的，包括主板电源甚至机箱都不是普通的东西。全是当当的货。当然，价格也不菲。

你只是个人弄着玩，哪些高端的专业洞斗的就没有必要，但是不建议你用笔记本，因为笔记本里面的配件好多都是阉割版的，长时间使用的话，容易引起“火灾”。

所以，选择家用台式机也不错。CPU性能强劲点，内存容量大点，硬盘质量好点，能够胜任7X24小时开机。另外就是电源的质量也要非常好，并且，机箱的散热风扇一定要多装两个，避免长时间开机引起的硬件烧毁。