個人機器學習（深度學習）主機配置

05-14

當年國共內戰時，解放軍是小米加步槍，而國軍卻是實實在在的美式裝備，論裝備上，國軍是以碾壓態勢的而解放軍毫無優勢而言，好在解放軍「打土豪分田地」深得人心，贏在了精神、人心和趨勢上了！在現在的深度學習上，如果沒有一個強大的個人主機是舉步維艱的，單純靠一顆求知慾強和勤奮學習的內心還是不足以完成打怪升級之路，更何談機器學習之路走得更遠?!就我所遇到的，運行TensorFlow的example mnist都要花上幾個小時，而試圖運行faster-rcnn模型demo時則出現了Segment fault (Core dump) ，試圖折騰求解，依然各種問題出現，學習效率非常低，也考慮過使用雲計算伺服器，先後在阿里雲PAI和AWS上註冊使用，但是前者難用不夠親和驗證推理更加困難，而後者居然在「plan support」 auto call上無法完成註冊，最後的最後，只能痛下決心，購買自己的運算設備！

我原本的預算是在七八千，二手裝備但是性能要好一點，但是某寶和某狗上搜出的個人深度學習主機少則一兩萬多則十幾萬，對個人來說，這個確實比較難承受。網上搜查了一下，是否也有同行也遇到此類配置問題呢，當然有，看了幾篇文章，有些礙於個人資金問題配置稍低（CPU i5/i7 + 顯卡GTX 970或1080），而我是想使用N卡的GTX 1080ti的，搜了幾個整機配1080ti顯卡的遊戲機，價格也是驚人的很，所以，此條路看似走不通了。後來，同是知乎，看到某一個問答說可以購買洋垃圾HP Z420或Z620，看配置和價格剛好符合在個人預算內(1w左右要求顯卡是GTX 1080ti)，所以就此走上了個人深度學習主機配置之路了！

以下是個人深度學習主機配置清單，顯卡是單獨購買的耕升追風NVIDIA GTX 1080 ti 99新，其餘都是到華強北看好直接購買的，主機准系統加上其他配置4800左右，顯卡4800，顯示器700，1W超出一些。

電腦型號惠普HP Z620 Workstation迷你塔式電腦處理器 Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 0 @ 2.70GHz內存容量 32.0GB --> DDR3 1333 海力士，有點被老闆騙了，居然不是1600的顯卡 NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti --> 強大的GPU學習引擎硬碟 1、ST1000DM010-2EP102 (1.0TB) 2、SAMSUNG MZ7PD128HCFV-000H7 (128GB)主板 158A (0.00)顯示器 E2400 解析度:2560x1440當前操作系統 Windows 10 64位

自己安裝了顯卡，一開始以為不合適，後來發現是機箱扣板沒有掀開，摸索後顯卡正確安裝，主板是可以裝兩個顯卡的，但是發現裝了一隻後，空間已經不足了，勉強可以安裝第二隻顯卡，但散熱是個問題，另外，電源功率只有800w，諮詢店家電源無法更換，所以也比較難驅動兩隻顯卡（顯卡功率250w，CPU至少130w）。原系統裝的是win7旗艦版，看不順眼自己裝了win10，各種軟體安裝後，現在終於可以暢玩了！

裝備加持，接下來就是要多做練習了，不能白白浪費了這大好裝備，加油！