有钱个人搞1080ti应该没问题了吧
实验室服务器配置：CPU: Intel Xeon E5-.10GHz *2RAM: 64GGPU: TITAN Xp*4硬盘: SSD 1T*2我自己的机子：CPU: i7-6700K oc@4.6GHzRAM: 32GGPU: 1080硬盘: SSD 512G原则：CPU尽量核多，RAM足够大，GPU至少1070及以上，硬盘尽量大容量SSD
一开始I5的戴尔商用机插了个1080跑的caffe。后来组了个C612插的P40
感觉gtx系列就够了，实验室的k80速度也不快。
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=156832]gameshunter[/uid] ( 12:56):[/b][b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=]csure[/uid] ( 12:41)[/b]k80可以看做两张k40，k40单就算力而言就是渣(毕竟架构老了)，tesla系列肯定贵，因为还有稳定性考虑。1060就算力而论压k80没太多问题，不过显存不够对于深网络影响比较大，所以其实很看网络情况。显卡涨价以前1070算是深度学习的甜点显卡(对于爱好者来说，因为机构要买不都是p100走起么？何况v100马上出了，还带tensor核心)，现在1060也可以用，当然不要用3g版。不着急的话，等等？伏打对于深度学习来说提升不小的..[/quote]很详细！感谢感谢，最后说的伏打什么意思啊
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=1503602]Medivhna柏岚[/uid] ( 18:40):[/b]实验室服务器配置：CPU: Intel Xeon E5-.10GHz *2RAM: 64GGPU: TITAN Xp*4硬盘: SSD 1T*2我自己的机子：CPU: i7-6700K oc@4.6GHzRAM: 32GGPU: 1080硬盘: SSD 512G原则：CPU尽量核多，RAM足够大，GPU至少1070及以上，硬盘尽量大容量SSD[/quote]赞！真是豪华配置…现在实验室机子真是被吊打了…
看你跑什么网络，还有数据量了，我的是小网络，数据也少，直接拿cpu跑。你要是cv的当我没说。主要是实验室不给买显卡还要做dl，只能糊弄着来了
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=]为了奥蕾莉亚[/uid] ( 10:47):[/b]看你跑什么网络，还有数据量了，我的是小网络，数据也少，直接拿cpu跑。你要是cv的当我没说。主要是实验室不给买显卡还要做dl，只能糊弄着来了[/quote]就是cv，确实坑…水论文毕业！
到阿里云或腾讯云租专用服务器会不会更划算
现在小实验用970跑的.....batchsize都不敢弄太大..考虑做论文时弄一张1070或者80....
华为mate10，什么1080ti的都是垃圾。
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=]whwczxm[/uid] ( 09:59):[/b]小网络1070即可 真的不骗你[/quote]这种卡玩游戏可以吗？
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=835316]hxldxx99[/uid] ( 09:59)[/b]连p100都买不起的公司。。。
[b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=]csure[/uid] ( 10:43)[/b]伏打就是下一代n卡架构的名字……首发的v100已经要出货了。现在看至少tesla都会带着tensor核心，这对深度学习来说帮助很大(从官方给的数据来看是对位谷歌的tpu的)，以前说那话意思其实是说你们实验室换机可能会赶上这一代(v100可能上不了，v40应该还是可以来个的吧？但是时间可能很晚了)。至于游戏卡还会不会有这tensor核心……我很怀疑会没有。
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=6188257]朋克钢丝[/uid] ( 13:15):[/b][b]Reply to [pid=]Reply[/pid] Post by [uid=835316]hxldxx99[/uid] ( 09:59)[/b]连p100都买不起的公司。。。[/quote]不是专业的，小公司，见笑[s:ac:怕]
[quote][pid=]Reply[/pid] [b]Post by [uid=835316]hxldxx99[/uid] ( 15:36):[/b]不是专业的，小公司，见笑[s:ac:怕][/quote]开玩笑的，1080性价比挺高的，tesla太贵评论&系统机箱型式-&3U&Rackmount机箱型号-&3U8G尺寸-&700&x&430&x&130.5&mm&(27.6&x&16.9&x5.1&inches)支持主板-&CEB,&12''x10.5&&前面板按钮-&Power&On/Standby&button-&ID&button*-&System&reset&button-&NMI&button*LED-&Power&LED-&Identification&LED*-&Hard&drive&activity&LED*-&4x&Network&activity&LEDs*-&System&event&LED*I/O&接口-&2&x&USB&2.0&ports&外接硬盘槽前面硬盘槽-&6&Bay&2.5''&SATA&HDD&(6Gb/s)&电源类型-&4&(3+1),&Redundant输出功率-&1000W&@&90Vac~132Vac-&1200W&@&200Vac~264Vac&系统风扇风扇-&80&x&38&mm&x&8&系统开关板Switch&IC-&PLX&8747&x4&主板物理信息型式-&SSI&CEB尺寸-&12''&x&10.5''&(30.5&cm&x&26.7&cm)&处理器系统CPU-&Intel?&Xeon?&processor&E5-&v3&series插槽-&Dual&Socket&LGA&2011&R3芯片组-&Intel?&C612&系统内存容量-&16&DIMM&slots类型-&Quad&Channel&memory&technology-&Supports&00&ECC&DIMM,RDIMM,NVDIMM&and&LRDIMM电压-&1.2V&扩展插槽额外的&PCIe&交换器-&Front&Right&Angle&2&x16&from&each&CPU&to&Midplane,&total&4&x16&(need&to&bundle&with&ASRock&Rack&system&board)PCI-&1&slot&存储SATA&控制器-&Intel?&C612&:&10&x&SATA3&6.0&Gb/s&(8&from&2&mini&SAS&connector&+&2x&SATA3&connector)额外存储控制器-&Marvell&9172:&2&x&SATA3&6Gbps&以太网接口-&&/10&Mbps网络控制器-&2&x&RJ45&by&Intel?&i210-&1&x&RJ45&Dedicated&IPMI&LAN&port-&Supports&Wake-On-LAN-&Supports&Energy&Efficient&Ethernet&802.3az-&Supports&Dual&LAN&with&Teaming&function-&Supports&PXE-&LAN1&Supports&NCSI夹层-&x8&Mezzanine&slot&support&mezzanine&card&with&2&x10G&Ethernet&or&2&xGLAN&(2&x&10G&Base-T&by&Intel?&X540&or&2&x&SFP+&by&Intel?&82599ES&or&2&x&GLAN&by&Intel?&i350)-&Supports&NCSI&管理功能BMC&控制器-&ASPEED&AST2400IPMI&独立&LAN-&1&x&Realtek&RTL8211E&for&dedicated&management&GLAN功能-&Watch&Dog-&NMI&显示控制器-&ASPEED&AST2400显存-&DDR3&16MB&后侧面板&I/O&接口VGA&接口-&1&x&D-SubUSB&2.0&接口-&2USB&3.0&接口-&2网络接口-&2&+&1&(IPMI)&Lan&port&(RJ45)-&LAN&Ports&with&LED&(ACT/LINK&LED&and&SPEED&LED)串口-&1&(COM1)UID&Button/UID&LED-&1&内置接口辅助面板接头-&1&(includes&chassis&intrusion,&location&button&&&LED,&front&LAN&LED)TPM&接口-&1IPMB&接口-&1风扇接口-&2x&CPU&Fan,&6x&system&Fan&(4-pin)ATX&电源-&1&(24-pin)&+&2&(8-pin)USB&3.0&连接头-&1&(support&2&USB&3.0)USB&2.0&连接头-&1&(support&2&USB&2.0)A&型&USB&3.0&连接头-&1前面板-&1夹层-&1&(from&CPU&1)&系统&BIOSBIOS&类型-&128Mb&AMI&UEFI&Legal&BIOSBIOS&功能-&Plug&and&Play&(PnP)-&ACPI&2.0&Compliance&Wake&Up&Events-&SMBIOS&2.8&Support-&ASRock&Rack&Instant&Flash&硬件监控温度-&CPU&Temperature&Sensing-&System&Temperature&Sensing-&Card&Side&Temperature&Sensing风扇-&CPU/Rear/Front&Fan&Tachometer-&CPU&Quiet&Fan&(Allow&CPU&Fan&Speed&Auto-Adjust&by&CPU&Temperature)-&CPU/Rear/Front&Fan&Multi-Speed&Control电压-&Voltage&Monitoring:&CPU1/2,&VCCM_AB/CD/EF/GH,&+1.50_&PCH,&3V/5V/&12V,&+1.05V_PCH,&+BAT,&3VSB,&5VSB&支持操作系统操作系统Microsoft?&Windows?-&Server&2008&R2&SP1&(64&bit)-&Server&2012&(64&bit)-&Server&&bit)Linux王守正&-&RedHat&Enterprise&Linux&Server&5.9/6.4&(32&/&64&bit)-&CentOS&5.9&/&6.4&(32&/&64&bit)-&SUSE&Enterprise&Linux&Server&11&SP3&(32&/&64&bit)-&FreeBSD&9.1&(32&/&64&bit)-&Fedora&core&19&(64&bit)-&Ubuntu&12.04.2&(64&bit)&/&12.10&(64&bit)Virtual-&VMWare?&ESXi&5.5&(not&supported&for&Marvell&9172)&使用环境温度-&Operation&temperature:&10°C&~&35°C&/&Non&operation&temperature:&-40°C&~&70°C
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预算10K~15K软妹币（心理价位12K）要求主板支持多显卡扩展，越多越好。。内存至少64G。。。CPU主频不作要求。。。保证性能够用即可（E3）,当然越高越好最好至少有一块250G左右的SSD，如果超过500G感觉可以不考虑机械硬盘了。。还有家里有一块750G的笔记本硬盘不知道能不能安得进去。。电源求推荐。。。求大神们帮忙选配。。看一下我的价位能挤出来几张（）显卡。。。
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作者：John Mannes翻译：Desmond Chen原文链接：//deepgram-open-sources-kur-to-make-diy-deep-learning-less-painful/Deepgram是一家YC支持的创业公司，使用机器学习来分析企业的音频数据，该公司正在开发一种名为Kur的内部深度学习工具。该工具的发布将会进一步帮助那些对的深度学习感兴趣的人，使他们更容易认识到自己的想法。这个项目启动还包括10小时的转录音频，被拼接成增量为10秒，以加快训练过程。与Keras类似，Kur将进一步把建立并训练深度学习模型的过程提炼出来。由于深度学习变得更加容易，图像识别和语音分析也变得更为方便。Deepgram的首席执行官Scott Stephenson向我们解释说，在公司第一次取得进展时，我们使用的是LibriSpeech，一个公共领域的有声读物在线数据集，该数据集被用于训练早期的机器学习模型。Deepgram的做法并非拾人牙慧，再加上来自初创公司、大学和大型技术公司的数据转储和开源项目，如Tensorflow,Caffe和Torch,这些框架已经变得相当有用。ImageNet数据库为图像识别工作创造了奇迹，现今许多开发商利用voxforge数据库进行语音训练，但拥有更多的开源数据库永远不是什么坏事。“你可以从图像分类开始，以自动驾驶汽车结束。”Stephenson补充解释说，“关键是先给某人一个小块，他可以改变模型，并利用它做一些不同的东西。”将开源库Kur送到开发者手中，这一举措也有利于Deepgram招募人才。该策略对于那些希望招聘机器学习相关技术人员和数据科学工程师的大型科技公司来说，已经被证明是非常有用的。通过，开发商将很快实现共享模型、数据集和权重，促进产生更多的创新空间。Deepgram最终希望为现在已有的数据集发布权重，这样一来DIY工作者可以完全避免处理器密集的训练。即使是一个相对较小的10小时音频的数据，模型仍然需要大约一天的时间在现成机器的单个GPU上训练。如果你不满足于Deepgram的现有数据集，还可以用自己的数据轻松地扩展它。你所要做的就是创建WAV文件并嵌入改编转录，以10秒为增量。您可以使用公共领域中的资源，来改善数据匮乏的深度学习模型，以提高其准确性。本文为头条号作者发布，不代表今日头条立场。
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