用不到美元攒一台深度学习用的超快
受权转载自OReillyData
LukasBiewald编者注：想理解与此中心干系的更多体例，请观察行将在年3月13-16日在圣何塞举办的Strata+Hadoop全国大会上的深度进修中心日程。是的，你也许在一个39美元的树莓派板子上运转TensorFlow，你也也许在用一个安装了GPU的亚马逊EC2的节点上跑TensorFlow，价值是每小时1美元。是的，这些抉择也许比你本身攒一台机械要更事实一点。然则倘若你和我是相同的人，你绝对想本身攒一台奇快非常的深度进修的电脑。
好吧，一千块钱关于一个DIY项目来讲是太多了。然则一旦你把机械搞定，你就可以建设数百个深度进修的运用啦，从占有坚固大脑的机械人到艺术创造（起码这是我为花这些钱找的来由）。最差的来由也是，这个机械起码能轻便战胜谁人美元的MacbookPro札记本。除了用电多一点，悉数的功能都比Macbook强。别的这台电脑很轻易被进级，进而能保证它的功能也许超越札记本好几年。
从上世纪80岁月后我就再没攒过电脑。我也相当害怕花好几百块，最后搞一堆我本身装不出来的零件（或是攒出来了，但也许没法正常劳动）。不过我要通告你，攒机是也许的！别的，周全流程也很好玩。着末你能占有一台通用的电脑，并能做猜测，同时比札记本快20多倍。
上面是购置清单和一些细节倡导：
◇主板
主板有不同的尺寸规格。由于我不想用多个GPU，因此最廉价最小的主板准则尺寸是mini-ITX，对这个项目是够用了。我的最低请求是要有一个PCIe插槽给GPU用，有两个DDR4的内存插槽。着末我买的是华硕的MiniITXDDR4LGABIPROGAMING/WIFI/AURA主板，在亚马逊上卖美元。还附送了一个WiFi的天线。这关于在地下室里用这个电脑是太便利了。
◇机箱
机箱不过紧要，也特别廉价。由于DIY电脑的首要客户都是玩耍玩家，因此机箱的形态和颜色也是五光十色。机箱的尺寸理当和主板配套，因此我的机箱须要赞成mini-ITX。我买的是ThermaltakeCoreV1MiniITXCube机箱，在亚马逊上卖50美元。
◇内存
我不敢笃信如今内存有多廉价。你须要买和主板协做的DDR4型的内存（险些网上找到的都是这个表率），众人的价值都差未几。我用美元买了两条8GBofCorsairVengeance内存。
这个带LED灯的内存条让我多花了5美元，由于亚马逊的用户评估上说“关于没法在机箱里装充沛多LED灯的，这个内存是最好抉择。”倘若你如我相同是在地下室里攒机，也不在意机箱内部的美感，那你一定会特别难在机箱里找到零件。
◇CPU
我看了一下网上的CPU评测较量，以为较量慢的CPU理当没甚么题目，由于我没甚么职责是要高速CPU的（除了锻炼神经网络，而我会用GPU来锻炼）。但我也受不了一台电脑，内部有一个相对其余部件后进三代的CPU。着末我花了美元买了IntelI5-CPU。
大部份亚马逊上能找到的CPU都是适宜的。我没花额外的20美元去买I5-K。与I5-型比拟，除了能超频，其余功用都相同。但经过系统牢靠性来换取10%的速率擢升关于我来讲是够猖狂的。不过我供认，在我最先想着本身攒机后，我有些悔恨了。因此谁晓得哪？攒时机改动你的生存形式。也许买一个可超频的CPU会少一些悔恨。但另一方面，只怕去除去过剩的抉择能爱护你本身，不会本身做死。
◇硬盘
我也无奈笃信如今硬盘有多廉价了。用50美元我买了一个1TBSATA硬盘。固态硬盘会更快，但贵许多。并且深度进修的程序正常都不会是高I/O依赖的，由于正常程序都是拉取一批数据进内存，尔后算许久。倘若你有许多的文献传输职责，或是只是是想保证比你挚友的Macbook跑运用快许多，那我会买一个固态硬盘，譬喻这个三星的EVOGB2.5-InchSATAIIIInternalSSD，G的要98美元。
这些硬盘让我意识到，苹果是何等会宰人。为了MacbookPro有G的额外硬盘容量，你要花美元！
◇显卡/GPU
选哪款显卡是最紧要也是最难的题目。关于险些悉数的机械进修运用，你都须要一个英伟达的显卡，由于惟有英伟达有最紧要的CUDA框架和CuDNN库，悉数的机械进修框架（包含TensorFlow）都依赖它们。
做为一个非GPU大师，我发觉与之干系的名词术语是够让人迷糊的。但上面是特别基础的选购目标。
也许对深度进修最紧要的目标即是显卡的显存巨细。倘若TensorFlow不能把模子和今朝批次的锻炼数据存进GPU的显存，它就会失利并转向利用CPU，进而让GPU变为废料。
别的一个紧要的斟酌即是显卡的架构。英伟达最新顺序推出的架构叫“Kepler”，“Maxwell”和“Pascal”。这些架构的首要差别即是速率。比方依据这个基准评测，PascalTitanX的速率是MaxwellTitanX的两倍。
机械进修的大部份论文都是用的TITANX显卡。功能不错，不过够贵，都要美元以上，哪怕是旧一点的版本。大部份搞机械进修且没几多估算的人都用的英伟达的GTX系列（Maxwell）或是GTX系列（Pascal）。
想找出一起显卡的架构，你也许看看英伟达的谁人极为让人混淆的定名系统：9XX卡利用的是Maxwell架构，而10XX是用的Pascal架构。但一个有更高的主频和更大的显存也许照样比一个要快。
你也许一定对不同架构的英伟达GPU有所理解。但最紧要的是，不论是9XX照样10XX显卡，城市比你的札记本快一个数目级。不要被这些选项搞晕了，倘若你还没实用过GPU，用它会比你现有的系统要快许多。
我买的是GeForceGTX显卡，3GB显存，花了美元。用它比我的Macbook要快近20倍。但对有些运用，它照样有时会浮现显存内存不够的情状。因此我只怕理当多花60美元来买一个GeForceGTX6GB显存版。
◇电源
我花了85美元买了一个W的电源。我的阅历是，电器倘若电源出了题目是特别头疼也很难修的，因此不值得为此省钱。另一方面，我的系统的峰值负载历来没有超出瓦。
◇散热器
我还记得我劳动的第一家创业公司是把效劳器放到壁橱内部的。纵然隔着壁橱的门，风扇的噪声照样稀奇的大。云云的日子好像是早已以前了。不过瓦的电源让你的机械耗能是札记本的10倍，而能量老是要找到一个出口的场合。也许不是一定的，然则我照样用35美元买了一个超等的散热器——MasterHyperEVO。这让CPU一直运转在低温形态，且系统超等肃静。
◇概览
ComponentPriceGraphicsCard$HardDrive$50CPU$Case$50PowerSupply$85HeatSink$35RAM$Motherboard$Total$要着末能用，你还须要有显示器、鼠标和键盘。这些东西正常轻易搞到（我的地下室里处处都是）。总计价值是美元，是以想花美元的话，还能再进级一些东西。
装机
悉数包裹都到齐后我是相当的激动，尔后我发觉装机是轻易，但靠不住。花了我也许一个小时，依据每个部件的讲解书就把电脑组装起来了。着末却点不亮。我不得不替换了主板，相当失落但还OK。
第二次组装时，我把悉数的部件放在一个纸箱子上接连起来，先一定是不是都能正常劳动。
基础上，倘若你把每个东西都能插入到看起来能恰本地般配的场合，就理当是OK的。
图1放在桌子上的半制品电脑，只接连了起码的部件来测试
图2装上超大散热器后的电脑，看起来很恐惧
图3从上头看下去，硬盘曾经装出来了
启动电脑
安设最新版本的Ubuntu会让你的生存变得轻易患多，由于新版本赞成险些悉数的深度进修的软件。你也许把一个镜像存到一个USB盘里，尔后依据它的浅显的一步一步指示来安设。在上世纪90岁月，我须要和各式启动程序去搏斗来安设Linux桌面，不过如今的安设流程曾经变得超等轻易。
新的Ubuntu操纵系统也特别的棒。我如今常常利用我本身组装的这台电脑。占有大内存、相对疾速的CPU和轻量级的操纵系统，它是我家里最快的谋略机。
安设CUDA、OpenCV
和TensorFlow
为了能用你的超酷的深度进修机械，你须要先安设CUDA和CudNN。最新的CUDA版本是8.0，CudNN是5.1。从笼统的角度看，CUDA是一个API和编译器，能让其余的程序为通用运用利用GPU。而CudNN则是一个库，首要安排来让神经网络在GPU上跑的更快。你须要从英伟达的
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