深度学习：如何配置服务器？ (深度学习服务器配置)

深度学习是一种使用人工神经网络进行大规模数据处理的机器学习方法。随着深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的大规模应用，如何配置服务器成为了当今深度学习领域的一个重要话题。本文从服务器的选择、CPU、内存、GPU的配置及优化等方面入手，介绍如何配置一台适用于深度学习的服务器。

选择服务器

在购买服务器前，需要考虑以下几个因素：

1. 处理器频率和核心数

处理器的频率和核心数对深度学习的性能有着极大的影响。在深度学习中，超算通常采用基于英特尔 Xeon 处理器的服务器。此外，AMD EPYC/Threadripper 也是一个不错的选择。在处理器的核心数方面，更好选择拥有8个或更多核心的处理器。

2. 存储器容量

存储器容量决定了服务器处理数据的能力，因此必须足够大。在深度学习中，通常使用的是4GB及以上的存储器容量。如果条件允许，可以选择更大的存储器容量，比如16G或者32G。

3. 显卡

显卡（GPU）是深度学习过程中最重要的组件之一。GPU比CPU更加适合进行Deep learning的运算。目前更流行的 GPU 是 NVIDIA GTX 或者 Tesla 、AMD RADEON。目前比较流行的 GPU 模型是 NVIDIA Tesla P100 和 NVIDIA Titan Xp。选择哪一个型号，需要根据自己的预算和需要来合理选择。

4. 硬盘

硬盘容量相比较显卡、处理器、内存来说要次一些。如果预算允许，可以选择NVMe或者SSD硬盘来替换常规的机械硬盘。另外，需要在硬盘方面分配适当的容量来存储数据、代码等内容。

CPU配置

在配置 CPU 的时候，有两个重要的点需要注意：

1. 处理器性能

选择性能高一些的内购 CPU 是很有必要的。在选择时不仅需要看 CPU 的主频，而且还需要关注 CPU 的热设计功率（TDP）。高性能 CPU 往往热量较大，所以务必保证服务器散热和风扇的散热性能。

2.多核处理器

多核处理器在深度学习中是非常重要的，因为在GPU处理显存外的部分时，需要通过多线程方式获取计算资源，而且多线程也有助于提高深度学习的性能。

内存

内存大小对深度学习性能影响比较大，目前市场上主流的 DDR内存可以满足深度学习的要求。在选择内存大小时，我们需要考虑两个因素：首先是计算机运行深度学习程序的内存需求，其次是深度学习程序中的数据大小。值得注意的是，为了提高系统性能，更好选择同等容量但工作频率更高的内存。

GPU配置

在深度学习上，GPU的作用基本上是100倍于CPU的，甚至更多，因此GPU是整个深度学习的核心和关键所在。

1.数量

在深度学习中，GPU 数量对计算能力的提升有关键作用。建议使用两个或两个以上的GPU，因为多个GPU可以提高速度和可扩展性，特别对于大规模数据的训练中。

2.显存

显存大小对训练神经网络的 batch size 有影响。显存大的GPU适用于 batch size 大的模型，处理大量的数据更快。

3. CUDA 支持

CUDA 是 NVIDIA 的GPU并行计算平台，专门为 CUDA 优化的深度学习工具可以使训练和执行时间更快，因此要选择支持 CUDA 的 GPU。

优化

1.系统

为了获得更好的性能，可以对操作系统进行优化，禁用不需要的服务和进程。这可以释放系统资源和内存，从而提高计算速度和减少 GPU 等其他资源的使用。

2. Docker和虚拟化

通过使用Docker和虚拟化技术，可以部署多个实例，并在实例之间共享GPU 。这些技术可以帮助您更有效地利用硬件资源，并提高服务器使用效率。

3.环境变量

为了获得更佳性能，可以通过设置硬件环境变量（例如GPU并行操作）来优化服务器。这有助于加速训练过程并提高深度学习处理能力。

结论

深度学习需要高性能的服务器支持。在选择服务器时，需要考虑处理器、内存、显卡、硬盘等因素。在配置服务器时，需要关注各组件的性能和数量，以达到更优的性能和效果。通过优化方法，如软件配置、Docker和虚拟化技术和环境变量设置，可以进一步提高服务器的运行效率和性能。

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现在在自己配置一台高性能服务器，但是服务器的冗余电源怎么配置？求指导

高性能服务器的冗余电源丛察有很多的配置形式，如：1+1电源配置；2+1电源配置；2+2电源配置。

至于一台

深度学习

服务器应该采用哪种电源配置，一是要看该服务器最多可以接驳几个

电源模块

，二是看该服务器的用途和重要程度。对于重要的且不宜停机检修的服务器，在资金允许的情况下，应该配足冗余电源。

具有冗余电源模块的服务器，当其中一个电源模块发生故障时，冗余电源会立即投入运行，同时主板

蜂鸣器

会发出报警声。

我也不是太懂，有说的不对的地方还请指出。不过您配置服务器的话还是建议您找专业的公司做，因为好多东西咱也不懂啊。银缺就我所知蓝海大脑很专业，液冷服务器具有高性能，高密度、扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，适用于深度学习训练及推理、

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1+1电源配置；2+1电源配置；2+2电源配置。要看该服务器最多可以接驳几个电源模块，该服务器的用途和重要程度。对于重要的且不宜停机检修的服务器，在资金允许的情况下，应该配足冗余电源。具有冗余电源模块的服务器，当其中一个电源模块发生故障时，冗余电源会立即投入运行，同时主板蜂鸣器会发出报警声。

服务器是一种高性能计算机，它是网络的节点，主要用来存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统察伍总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在各方面的要求都比较败裤或高。服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的机。我们与外界日常的生活、工作中的交流、沟通，必须经过交换机，才能到达目标。同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上网，获取资讯，纯瞎与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器。

选服务器的话可以选择亿万克服务器，性价比高，算力强：业界更先进的X86平台，搭载最强悍的算力引擎，业界国内领先！延时低：自主独有存储管理软件，轻松处理各种并发热数据，业界国内领先！

冗余意思就是要保留有一定余量没盯轿，以保证以后的稳定运行， 以及扩展也不致于供电枯肆不足， 一般是把每天个部件的功率相加，得出总功率，然后再配一个比总功率大百分之三十左右的额定输出则裂功率电源，这样就可以了。

如何配置一台深度学习主机

搞AI，谁又能没有“GPU之惑”？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！

CPU与GPU对比

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。

下图是租明凳处理器内部结构图：

DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。

Cache存储器：电脑中作为高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器。

算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻弊旅辑电路。

当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。

GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。

简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教授，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。

深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的更大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长，时势造英雄，因此，GPU就出山担当重任了。

太长不看版

截至2023年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：

RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元

RTX 6000：24GB VRAM，约4000美元

Titan RTX：24GB VRAM，约2500美元

以下GPU可以训练大多数（但不是全部）模型：

RTX 2023 Ti：11GB VRAM，约1150美元

GTX 1080 Ti：11GB VRAM，返厂翻新机约800美元

RTX 2023：8GB VRAM，约720美元

RTX 2023：8GB VRAM，约500美元

以下GPU不适合用于训练现在模型：

RTX 2023：6GB VRAM，约359美元。

在这个GPU上进行训练需要相对较小的batch size，模型的分槐灶布近似会受到影响，从而模型精度可能会较低。

GPU购买建议

RTX 2023（6 GB）：你想在业余时间探索深度学习。

RTX 2023或2023（8 GB）：你在认真研究深度学习，但GPU预算只有美元。8 GB的VRAM适用于大多数模型。

RTX 2023 Ti（11 GB）：你在认真研究深度学习并且您的GPU预算约为1,200美元。RTX 2023 Ti比RTX 2023快大约40％。

Titan RTX和Quadro RTX 6000（24 GB）：你正在广泛使用现代模型，但却没有足够买下RTX 8000的预算。

Quadro RTX 8000（48 GB）：你要么是想投资未来，要么是在研究2023年最新最酷炫的模型。

NV TESLA V100 （32GB）：如果你需要在NVIDIA数据中心使用CUDA，那么TESLA就是必选品了。

图像模型

内存不足之前的更大批处理大小：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能（以每秒处理的图像为单位）：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

语言模型

内存不足之前的更大批处理大小：

*表示GPU没有足够的内存来运行模型。

性能：

* GPU没有足够的内存来运行模型。

使用Quadro RTX 8000结果进行标准化后的表现

图像模型

语言模型

结论

语言模型比图像模型受益于更大的GPU内存。注意右图的曲线比左图更陡。这表明语言模型受内存大小限制更大，而图像模型受计算力限制更大。

具有较大VRAM的GPU具有更好的性能，因为使用较大的批处理大小有助于使CUDA内核饱和。

具有更高VRAM的GPU可按比例实现更大的批处理大小。只懂小学数学的人都知道这很合理：拥有24 GB VRAM的GPU可以比具有8 GB VRAM的GPU容纳3倍大的批次。

比起其他模型来说，长序列语言模型不成比例地占用大量的内存，因为注意力（attention）是序列长度的二次项。

附注：测试模型

图像模型：

语言模型：

云轩Cloudhin专注Deep learning和高性能计算服务器定制，针对主要深度学习框架（如TensorFlow、Caffe 2、Theano或Torch）进行了优化和设置，在桌面上即可提供强大的深度学习功能。

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这不配置出来的，是需要研发与创造的。

关于深度学习服务器配置的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。