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。