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图源:unsplash
配置自己的工作站是我一直以来梦寐以求的事情。我倒是知道该如何配置,但却迟迟没有尝试,无非是因为没钱或没时间,主要是没钱。
但终于到了事在必行的时刻了。我受够了在亚马逊云服务(AWS)上为小型个人项目设置服务器,进行繁琐的安装操作,又或是不得不使用对运行时间和网络连接有诸多限制的Google Collab notebooks。因此,在英伟达显卡(NVIDIA)客服的帮助下,我花了点时间构建了一个深度学习装置。
整个过程包括仔细阅读不少相关材料,并在Youtube上观看大量莱纳斯科技贴士(LinusTech Tips)的视频。这是我第一次从头组装电脑,算是种特别体验。按照需求配备DL(深度学习)装置需要进行大量研究。我对各个部分进行了研究,涉及性能、评价,甚至美学。
目前,我研究的大多数工作站配置都是为了打游戏,所以我决定制定一个《深度学习装置准则》。我将在其中提及所有使用过的组件以及使用这些特定部分的原因。
如果觉得自己组装过于昂贵和复杂,Exxact提供了一系列不错的深度学习工作站和服务器,起价5899美元,带有英特尔酷睿(Intel Core)i9芯片,多个英伟达 RTX 2080 Ti 绘图处理器(GPU),3年保修期和深度学习软件栈。
此外,如果想了解在应用Ubuntu 18.04为操作系统后应如何设置深度学习库,可以查看深度学习工作站设置权威指南:https://towardsdatascience/a-definitive-guide-for-setting-up-a-deep-learning-workstation-with-ubuntu-18-04-5459d70e19c3。
为何依旧需要工作站?
我脑海中浮现的第一个答案是:为什么不需要?
我在深度学习及机器改进应用程序上耗费了很多精力,每开始一个新项目,都要构建一个新服务器并安装所有相关组件,这一直是个大难题。更何况,它外型美观,可以随时在桌面上打开使用,还能根据你的要求进行个性化配置。再加上使用GCP或AWS所带来的成本问题,我很赞同自己配备装置。
我的家用设备
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