我的機器學習計算資源

趁著年底（2016年12月）課題組經費花銷的壓力，趕緊給自己購置並搭建了一台高性能的工作站（伺服器）（簡稱Server）。主要原因，是我對自己科研模糊規劃中的一部分需求；另一方面是，趕緊給自己搭建一套計算平台，有了這套平台什麼都可以來搗鼓了。比如說，搭建網站，跑爬蟲，以及機器學習（深度學習）的研究。

就像是給自己搭建一個新家一樣，每一步都可由自己主導，每一塊又都面臨著不同的需求等。

但，我告誡自己：一步一個腳印地往前走，有規劃、別著急地學會執行與總結。

因此，在該Server上的積累，我都會認真記錄下來。

工作站硬體基本配置

• 工作站品牌：Dell Precision Tower 7910
• 處理器CPU：4核 Xeon E5-2620
• 內存：8GBx4
• 顯卡：GForce GTX 1080 8GB
• 硬碟：WDC 1TB

驅動配置及軟體

（截止到2018年03月06日）

• 系統使用Ubuntu 16.04. 最開始安裝16.10，但是出現了一些問題，常見的問題包括NVIDIA顯卡驅動安裝不成功；
• NVIDIA driver version： NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 384.111
• GCC version: gcc version 5.4.0 20160609 (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.6)
• CUDA Version 8.0.44
• Python3.5.3
• tensorflow (1.4.0)
• tensorflow-gpu (1.4.0)
• tensorflow-tensorboard (0.4.0rc2)

小結：

基於該工作站，我基本上可以搭建一個私有的伺服器——類比的對象可以為目前各種雲伺服器。比如在國內比較出名的阿里雲。這也就意味著，目前好玩的東西，我都是可以有依賴的硬體平台進行嘗試與學習。