深度学习训练模型的硬件条件
之前热衷于学习理论知识，目前想跑代码了发现不知道从何下手，自己电脑上搭建的平台基本就是个摆设，因为跑不起来呀。今天我们就来看看想做深度学习应该怎么下手。
首先了解下基础知识：
1、深度学习用cpu训练和用gpu训练的区别
（1）CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算。（2）CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。而目前GPU运算主要集中在矩阵乘法和卷积上，其他的逻辑运算速度并没有CPU快。
目前来讲有三种训练模型的方式：
1. 自己配置一个“本地服务器”，俗称高配的电脑。
这个选择一般是台式机，因为笔记本的“高配”实在是太昂贵了，同一个价格可以买到比笔记本好很多的配置。如果是长期使用，需要长期从事深度学习领域的研究，这个选择还是比较好的，比较*。
① 预算一万以内的机器学习台式机/主机配置推荐：
https://blog.csdn.net/ShadowN1ght/article/details/78046287
② 从李飞飞的课程里，可以看到她的电脑配置，这个配置是机器学习的基本配置，我们可以参考一下：https://blog.csdn.net/caimouse/article/details/77942582
CPU： intel core i7-7700k 4.4G
内存：4X8G
显示卡： 两个NV GTX 1070
硬盘： HDD一个， SSD两个
③ 配置主机需要了解的参数（在上一篇博客中已经详细介绍了各个参数的含义）：
GPU：一个好的GPU可以将你的训练时间从几周缩减成几天，所以选GPU一定要非常慎重。可以参看GPU天梯榜，都是一些比较新的型号具有很强的性能。
在英伟达产品系列中，有消费领域的GeForce系列，有专业绘图领域的Quadro系列，有高性能计算领域的Tesla系列，如何选择？有论文研究，太高的精度对于深度学习的错误率是没有提升的，而且大部分的环境框架都只支持单精度，所以双精度浮点计算是不必要，Tesla系列都去掉了。从显卡效能的指标看，CUDA核心数要多，GPU频率要快，显存要大，带宽要高。这样，最新Titan X算是价格便宜量又足的选择。
CPU：总的来说，你需要选择一个好的GPU，一个较好的CPU。作为一个高速的串行处理器，常用来作为“控制器”使用，用来发送和接收指令，解析指令等。由于GPU内部结构的限制，使得它比较适合进行高速的并行运算，而并不适合进行快速的指令控制，而且许多的数据需要在GPU和CPU之间进行存取，这就需要用到CPU，因为这是它的强项。
内存条：主要进行CPU和外设之间的数据交换，它的存取速度要比硬盘快好几倍，但是价格比较昂贵，通常会和容量成正比。内存大小最起码最起码最起码要大于你所选择的GPU的内存的大小（最好达到显存的二倍，当然有钱的话越大越好）。在深度学习中，会涉及到大量的数据交换操作（例如按batch读取数据）。当然你也可以选择将数据存储在硬盘上，每次读取很小的batch块，这样你的训练周期就会非常长。常用的方案是“选择一个较大的内存，每次从硬盘中读取几个batch的数据存放在内存中，然后进行数据处理”，这样可以保证数据不间断的传输，从而高效的完成数据处理的任务。
电源问题：一个显卡的功率接近300W，四显卡建议电源在1500W以上，为了以后扩展，可选择更大的电源。
固态硬盘：作为一个“本地存储器”，主要用于存储各种数据。由于其速度较慢，价格自然也比较便宜。建议你选择一个较大容量的硬盘，通常会选择1T/2T。一个好的方法是：“你可以利用上一些旧的硬盘，因为硬盘的扩展十分简单，这样可以节省一部分资金。”
散热：散热可以保证各种电子元件工作正常。还可以保证主机的效率，延长主机的使用寿命。常用的散热措施主要有4种：
1）通过设置BIOS选项，具体的细节在网上搜索。
2）添加散热片。它通常由铝或铜制成，通常安装在CPU或者GPU等原件的周围或者上面。铜制品通常会有更好的散热效果。
3）添加散热风扇。
4）添加水冷。它通常用在高配的游戏主机上面，不仅具有很好的散热效果，同时基本上没有什么噪声。但是它的价格会比较高。如果你的主机配置了多个GPU，强烈建议你配置水冷，这可以持续的保持你的设备处于高速的运转中。
主板：是一个用来组装电路的PCB板。你需要将很多个元器件组装在它上面，然后通过焊锡来连接它。如果你后期可能会扩展你的设备，那你就需要考虑主板的可拓展性。如果你不需要进行后期的拓展，那么你可以买一个相对便宜的主板，只需要满足你当前的需求即可。为什么要强调PCIE，作为一个高速的传输接口，它常常用来设备之间的通信，例如CPU和GPU或者GPU与GPU。如果你后期可能会拓展你的GPU个数，那么建议你选择带有PCIE3.0 x8和x16接口的主板。常用的主板有“超星微的X10SRA、C602、C612”等，总之，选择主板时需要在满足你的最低要求的同时考虑到拓展性。
机箱：机箱上面会有各种卡槽和接口，包括硬盘、主板、电源等。它的选择比较简单，只需要考虑硬盘和主板的尺寸即可。即要能将硬盘安装进去。
https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/70099795
https://blog.csdn.net/yubaolouisliu/article/details/79684936
如何配置一台适用于深度学习的工作站？https://yq.aliyun.com/articles/229020
2.配置一台自己的云服务主机
当前云服务器的计费方式主要有两种：按时计费、按月计费和按年计费。国内有的公司提供了相应的GPU服务器和FPGA服务器平台。价格比较贵，但是可以根据项目需要选择合适的配置。
下面我将会给出一些有用的云服务器连接，感兴趣的同学可以自己探索。
配置一台自己的云服务主机方式：
美团云+anaconda+jupyter notebook: https://blog.csdn.net/tream733/article/details/78758856
美团云深度学习公测平台 ：https://www.mtyun.com/doc/products/ai/dls/quickstart-tf
谷歌云：https://blog.csdn.net/sinat_25838589/article/details/79004503
阿里云：https://blog.csdn.net/bjkite/article/details/62984897
2.1 需要了解的专业词汇：
① 共享主机：也称虚拟主机，从互联网诞生至今，大部分站长都是从"共享主机"(shared hosting)开始学习建站的。所谓"共享主机"，就是一台服务器上有许多网站，大家共享这台服务器的硬件和带宽。如果它发生故障，那么上面的所有网站都无法访问。
② VPS:（Virtual Private Server 虚拟专用服务器）简单理解VPS就是一台拥有公网IP的服务器，可以在一个服务器创建多个VPS,每个VPS都可分配独立公网IP地址、独立操作系统、实现不同VPS间磁盘空间、内存、CPU资源、进程和系统配置的隔离，为用户和应用程序模拟出“独占”使用计算资源的体验。VPS可以像独立服务器一样，重装操作系统，安装程序，单独重启服务器。VPS为使用者提供了管理配置的*，可用于企业虚拟化，也可以用于IDC资源租用。
③云主机：云主机是一种类似VPS主机的虚拟化技术， VPS是采用虚拟软件，VZ或VM在一台主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，能够实现单机多用户，每个部分都可以做单独的操作系统，管理方法同主机一样。 而云主机是在一组集群主机上虚拟出多个类似独立主机的部分，集群中每个主机上都有云主机的一个镜像，从而大大提高了虚拟主机的安全稳定性，除非所有的集群内主机全部出现问题，云主机才会无法访问。
①②和③的具体区别：https://jingyan.baidu.com/article/9faa723197339b473c28cb32.html
①③共享主机用户直接面对特定的服务器，而云主机用户直接面对网络接口，看不到服务器内部。一个通俗的比喻是，你可以向银行租一个编号为"8888"的保险箱(共享主机)，也可以把贵重物品直接交给保管公司，听任他们保管。
②③云主机能真正获得root权限,用户可以重装和升级操作系统,而VPS主机用户没有root权限,无法重装和升级操作系统。
总的来说，云主机便宜，可靠，可扩展性好。
2.2 如何选择云主机：
关于各种云的选择参考：机器学习深度学习云GPU资源与对比
按上文作者的话来说，也就是美团云的坑少些，价格也便宜些。（笔者还没有尝试）
等以后使用了之后再出详细教程。
3. 配置一个深度学习集群：
一般是大公司的选择，如BAT等都有自己的深度学习集群平台和自己的深度学习框架。在此不多加介绍。