礦機做深度學習伺服器

① 做深度學習的伺服器需要哪些配置

做一個深度學習伺服器，需要的配置，有散熱器，因為我們在使用這些東西的時候，他就一定會產生一些熱量，這個時候就需要一些散熱器，可以讓這個深度學習的服務去持續工作，而且散熱器最好選擇，容易非常實用，無噪音的那種。

② 用GPU和CPU伺服器深度學習，哪個合算

CPU是一個有多種功能的優秀領導者。它的優點在於調度、管理、協調能力強，計算能力則位於其次。而GPU相當於一個接受CPU調度的「擁有大量計算能力」的員工。
當需要對大數據bigdata做同樣的事情時，GPU更合適，當需要對同一數據做很多事情時，CPU正好合適。
GPU能做什麼？關於圖形方面的以及大型矩陣運算，如機器學習演算法等方面，GPU就能大顯身手。

簡而言之，CPU擅長統領全局等復雜操作，GPU擅長對大數據進行簡單重復操作。CPU是從事復雜腦力勞動的教援，而GPU是進行大量並行計算的體力勞動者。

深度學習是模擬人腦神經系統而建立的數學網路模型，這個模型的最大特點是，需要大數據來訓練。因此，對電腦處理器的要求，就是需要大量的並行的重復計算，GPU正好有這個專長。

③ 如何配置一台深度學習主機

搞AI，誰又能沒有「GPU之惑」？下面列出了一些適合進行深度學習模型訓練的GPU，並將它們進行了橫向比較，一起來看看吧！

④ 如何搭建一台深度學習伺服器

你可以去伺服器廠商，比如國內的正睿、浪潮、聯想、曙光，國外的惠普、戴爾等，找找比如深度學習、GPU計算等相關功能的產品參考或者問問就清楚了。

⑤ 深度學習系統是用桌面版還是伺服器版

您可以咨詢 聯眾集群（LINKZOL®）
如果以穩定性來說Server版的UBUNTU系統是要穩定一些的，兩者無所謂，看你是否需要使用桌面圖形，如果是在字元界面下操作那麼server版本的更合適些，因為UBUNTU系統本來應用於深度學習環境就有很多兼容性問題，所以建議用server版本的。
你可以咨詢下他們，他們主要做深度學習方向的GPU伺服器和GPU工作站。

⑥ win伺服器跑深度學習內存溢出怎麼辦

怎麼知道tomcat伺服器內存溢出了呢？看一下cmd命令行顯示的內容就知道了，e就是內存溢出

找到tomcat路徑，用編輯器打開catalina.sh

在

保存後，重新啟動tomcat伺服器，這時候應該正常了，如果還是提示內存溢出，只能是下面的這種情況了

內存溢出的另外一種情況就是：電腦內存不夠了！這種情況是很有可能發生了，出現內存溢出的時候大家可以檢查一下。

這種電腦內存不夠，只能建議大家給電腦加一根內存條，不加就刪除一些程序，清理一下電腦。

⑦ 如何攢一台深度學習伺服器

因為主流的CNN網路實現，在反向求導和更新權值的時候將當前用不到的數據都存起來了，使用了過多的顯存，所以，如果自己實現網路，把反向求導和更新同時實現，這樣在一台顯存只有4G的顯卡上就可能跑一個需要12G顯存的網路。

⑧ 配個深度學習的伺服器，需要多大內存起步

CPU和主板支持什麼內存就插哪種。主要參數就是類型，ddr4，ddr3這種的表示。頻率要看主板支持多大，在主板BIOS設置中要設置才會倍頻，要不白買高頻率的了。

內存大小，當然越大越好！還是那句話看主板支持多大的內存。一般16g一個人用足夠，多個人怎麼也得32g吧。畢竟matlab有時還是會用到的,內存別太小。

一般就是看威剛，金士頓，芝奇，海盜船這幾個牌子，芝奇，海盜船用的晶元據說好一些，金士頓也有駭客神條，還是看預算吧，一般不會差太多錢。

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⑨ 小型的深度學習伺服器群，預算100萬。具體的集群方案是什麼樣。

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