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深度学习 对硬件的要求

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,比较自由。① 预算一万以内的机器学习台式机/主机配置: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设置。

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&#

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