深度学习攒机：要高性能也要很便宜

一直使用VirtualBox安装的ubuntu来玩各种开源的代码库，也没觉得什么不爽的，更重要的是windows的各种工具软件和银行也能同时使用；要说virtualBox+ubuntu的缺点就是：

1：硬盘空间老是捉襟见肘，不敢放开放大批量的数据；

2 和硬件结合不方便，比如opencv或其他caffe想使用摄像头，这个就要通过virtualBox的菜单栏手动设置，而且还要必须手动操作；这点就是瓶颈：比如远程重启机器就没法使用了！

3 随着大数据和人工智能越来越多的进入我的开发工作，一个很严重的，很严峻的问题逐渐凸显了：不能使用GPU！对，VirtualBox上的ubuntu（以下简称VBU）不能使用GPU！我几次在用VBU训练TensorFlow的数据时都功亏一篑，Retrain分类模型inception花的分类时，就是下面这个花的识别，跑了8天7夜最后竟然被killed了……

其实，VBU虽然性能不高，但是在云计算开发时，比如开发TAF服务，ICE服务时是非常方便，就像使用一个应用程序，不再赘述VBU的优点了，之所以配置硬件的深度学习机器就是要解决性能上的痛点！但是，这个机器又不是工作使用，就是学习验证下demo或自己的代码啊，配个7,8千大洋对我来说实在没必要。二手的就是我们的目标！

首先，我们选主板，二手服务器主板，为什么选服务器主板呢？性价比高啊！买二手服务器主板一定要买个品牌的二手主板，这样才稳定可靠啊，那不然搞个杂牌，跑个训练集一半突然蓝屏挂掉了，想砸了的心情都有！所以，一定要找个二手的大品牌，笔者就推荐二手的技嘉X79主板，技嘉是品牌，X79是主板类型！在淘宝搜索下X79主板，选技嘉的，选个1000~1200左右的就可以了；切记，一定要Intel芯片组的，否则就没法使用NVIDIA的GPU，也不能使用CUDNN库了，切记切记！

其次，选另一个核心部件：CPU！现在i7的CPU最便宜都要2000大洋以上！！！对于我平时学习和玩玩大数据来说，有点心不甘情不愿去花这么多钱，再说I7又不是唯一的选择，对我们选服务器CPU，二手的，我买的E5 2660 V2，我们看下这个CPU参数吧：

是不是性能很强大！嗯，据网上的评测，E5 2660 V2的性能可以秒I5 CPU全家，秒I7 CPU大部分！！！那么这个服务器CPU多少钱呢？淘宝上也就700多元，怎么样？没有对比，就没有伤害！我们只要用着性能强劲就好了！秒谁不秒谁不是我们的目标！下面是我的E5 2660 V2运行情况：

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PC的三大件还差内存？内存最近一年可是疯涨了3倍多快4倍了，比买股票还赚钱啊！我们玩大数据的，没个大内存那和VBU又有什么区别呢？巧妇难为无米之炊！买了服务器主板就注定了我们攒机的方向是正确的，服务器主板需要的ECC REG内存条！这种内存条多少钱呢？8G的也才160元，是的160元！！我们就随便配个16G内存才320元。

好了，配齐了三大件，我们要选择GPU了，大数据的核心处理器；为什么GPU比CPU处理大数据快很多呢？看下我的技嘉大将1060 6G 显卡参数吧：

芯片厂商NVIDIA
显卡芯片GeForce GTX 1060
显示芯片系列NVIDIA GTX 10系列
制作工艺16纳米
核心代号GP106-400
核心频率1594/1847MHz
CUDA核心1280个

看到了吧，GPU随随便便都是成百上千个处理核心，CPU再多也就几十个而已，在大数据训练和预测时，GPU这些核心可以同时并行处理数据，这也就是为什么GPU那么快的原因！当时我在淘宝买的就是技嘉大将1060 6G这款显卡，二手矿卡，店主明说了就是二手矿卡，1699元！目前用的好好，没任何问题！说什么矿卡坏了，容易烧了等等，感觉有点胡扯；大家公司的电脑都是几年几个月不关机的，有烧坏过CPU，烧坏过GPU的？！现代GPU和CPU除了有智能温控电路做基本保护外，也增加动态调节算法来调整GPU和CPU运行功耗，只要散热良好，不会说就烧坏了GPU！

下面我们说下电源模块，因为我们用了GPU，而这个GPU也不是一般办公用的显卡，所以对供电模块选择的时候要考虑长远，电源尽量选择500W或以上，一定要有独立的CPU和GPU供电输出插头！GPU供电插头一定选有8PIN的，比如我的1060 6G就是8PIN插头，结果我这个只有6PIN的，没办法我只能又淘了一个6PIN转8PIN的转接线，左上角红色的就是电源！