【从0到1】组装深度学习台式机

2023-05-16

本文旨在为有从事深度学习研究的同学提供一份装机攻略,望对您有帮助。
1 前言

目前“新基建”热潮,人工智能如火如荼,国内大部分院校、企业都会为学生、员工配置实验集群,但是有时候想在本地自己跑些demo,可能对电脑有一定的要求,特别是显卡,这里推荐一下近期我个人组装的一个台式机,希望可以帮到您。

2 台式机需要什么配件?

1 CPU 也就是我们常说的电脑芯片,CPU有集显和非集显的,也就是有些CPU内置了显卡,有些没有内置显卡,鉴于我们深度学习需要加装GPU(独显),为了降低成本,其实买非集显的CPU就行,因为CPU的集显和GPU的显卡其实没办法共同使用,所以有了GPU,CPU有没有显卡都无所谓,集显就是在独显失效时会有用。
2 主板 一般来讲主板和CPU都是套装,这样买的话更划算
3 内存条 推荐16G或者两个8G的
4 固态硬盘 这个主要分为m2 和 sata型的,目前大多数主板都支持m2型的,主要是其速率比较高
5 机械硬盘 这个酌情考虑,1T–4T,主流的牌子其实就是希捷、西数,但是注意,新的机械硬盘一定不能摔,一摔就坏,至少我在机械硬盘这盘损失了几百块钱,挺心疼的!!!
6 散热器 这个散热器不是机箱风扇,而是专门为CPU降温的散热器,某宝一搜就会有
7 机箱 一般的就行,如果特别强调颜值,可以购置精致的机箱
8 机箱风扇 这个主要是在机箱内构建风道,帮助散热的,较便宜,一般无光的一个10几块钱,买多少个主要根据机箱内可以放多少个决定
9 GPU 这个比较费钱,目前性能好点的显卡 2080Ti比较贵,我选用的是RTX 2070S ,显卡这块,注意有A卡和N卡之分,其实就是AMD厂和Nvidia厂的,但是目前跑深度学习的话,大部分用的是N卡,所以选择的时候注意一下。
电源, 550W以上 ,长城 振华这样的电源就行,保险的话可以选择 600 或者 650W的

3 安装注意事项

作为小白,我第一次安装走了不少坑,总结下来有以下几点:
1 机箱拆封后,先装散热风扇,这个主要是为了防止我们在机箱上装完其他部件后,风扇没办法加装了,注意多个机箱风扇的开关可以串联供电。
2 机箱里面加装电源
3 主板上的安装过程为: 装CPU------> 装CPU散热器-------->CPU放在装好风扇的机箱里
4 CPU固定在机箱之后,可以对主板电源接电,注意主板按压过程中不要太过用力,或者损坏引脚。
5 电源接好后,可以进行内存条和固态硬盘的安装,m2的固态硬盘就是个小片,很好放,如果是sata的固态需要找地方安放,注意固定牢固
6 加装固定显卡,注意显卡的PCIe接口,目前较多显卡都是PCIe16的
7 加装机械硬盘,插在sata2 或者 3 孔,主要是固态硬盘已经占据了主磁盘的位置
8 测试,如果都亮了,就证明可行,可以整理箱内走线,和 安装机箱了

4 配件如何选择

想必大家都听过木桶效应,在装机过程中,为了避免木桶效应,尽量让 内存>=显存,注意我们如果预算不足,没必要选择非常好的CPU和主板,但是GPU尽量选择好点,8G及8G以上吧,CPU 只是在深度学习中的数据预处理用到,所以并没有太高的要求。I5以上应该就行。

5 我的装机清单

1 CPU 和主板 :I5 9400F 盒装(有原装散热器)+技嘉B365 M AORUS ELITE
2 GPU RTX 2070 Super 铭瑄 (一般显卡,可以选择更好的显卡)
3 固态硬盘 西数 SN550 250G
4 机械硬盘 西数 1TB (4TB的摔坏了)
5 散热器 冰曼(原装散热可能效果不那么好)
6 内存条 威刚 8*2 DDR4
7 电源 长城巨龙 600w
8 先马 机箱风扇
9 迅钛 皎月机箱
总计 7000以下

希望以上对您有帮助,具体装机步骤可以在网上查找资源。
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