怎么做服务器？教你如何打造深度学习服务器！

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　　【精选文章】 物理服务器和云服务器的区别是什么？如何区分

　　怎么做服务器？最近我在学习了一些深度学习方面的知识和教程后，决定自己搭一个服务器用来训练机器学习模型，不再用现在所用的AWS p2虚拟机和存储器。我意识到，后面我会用到规模大得多的数据集，不想因为处理能力不足而花上几小时训练我的模型，所以搭建自己的深度学习服务器是个不错的选择，因为从长远来看，能给我省下不少钱和时间，也能让自己有更丰富的搭建服务器的经验。

　　注意：本文更多的是想关注服务器设置，以及让多个用户同时协同工作，所以软件安装过程写的相对简单一些。想看更详细的版本，可参见这篇文章

　　列出各部分清单

　　在将各个部分组装在一起之前，你需要想好自己想要什么样的机器。就我个人而言，想达到如下标准：

　　比亚马逊P2虚拟机要更强大

　　有空间可以添加GPU，RAM，存储器以及自定义冷却系统

　　硬件至少能撑上几年

　　预算不超过3000美元左右

　　我用http://pcpartpicker.com这个网站将所需的全部明细列出，因为这样能让我很容易的比较各个部件。后面我会详细说说为何我选择每个部件，以及是怎样和系统作为一个整体工作的。怎么做服务器,作为参考，点击这里查看我的服务器部件明细。YINGSOO免费热线：400_630_3752

　　GPU：GTX 1080 Ti Hybrid

　　GPU是你搭建深度学习服务器中最重要的部分，因为你是在用你的显卡训练模型，所以你的GPU越强，处理大型数据集的速度就越快。更高的GPU内存等于更高的处理速度(比如更快的训练速度，更大的批次，等等)。我选了两个GPU用于我的服务器，因为对GPU的预算还算充足，而且这样能让我用一个GPU训练模型，同时让其他人可以用另一个训练别的模型。这部分看你自己的需要和预算情况选择合适的GPU就行。

　　Hybrid 1080 GPU性能不错，因为它除了大部分GPU内置的风扇冷却系统外，还带了水冷系统。 1080 Ti在全负荷情况下运行起来会很热，所以高质量的冷却系统才能保证显卡的使用寿命和训练模型的效果。如果想了解更多关于深度学习环境下的显卡选择知识，可以参考这篇文章，对我帮助很大。

　　CPU: AMD Threadripper 1900x

　　虽然我们是在用显卡训练神经网络，但是CPU也很重要，因为它用于计算操作，比如数据预处理，因此内核更高的CPU能加快计算速度。我使用的是Treadripper，因为它是市面上非常新的CPU，有数量很多的内核(32核，TR2’!)，另外它的价格比英特尔系列的同类产品也稍低一些。

　　另外提醒一点，在你选择CPU的时候，确保为PCI-E x16或PCI-E x8 显卡插槽，因为在服务器低负荷或你想限制系统时，它们性能良好。如果你的服务器有4个显卡，应该用更高端的CPU，能保证为你提供足够多的PCI-E卡槽。

　　主板：MSI X399 SLI Plus

　　选择这款主板，是因为它是完整的ATX主板，能够放置4个GPU，另有最大128G的RAM。因为我前面提过，我的主要目标就是让服务器将来还有升级空间。

　　内存：32 GB 海盗船复仇者 LPX DDR4 (2 x 16GB)

　　更多的内存能让我更容易的处理大型数据集。未来我的升级计划是再添加2个16G的内存条，这也是我为何没有选4通道RAM(4 x 8GB)的原因，虽然运行效果会稍微好一点。

　　存储器：256GB 三星 SSD & 2TB HDD

　　我将Ubuntu，所有的库还有数据集都放在了SSD存储器上，其余数据则存储在了2TB HDD上。

　　散热器：海盗船H100i v2水冷散热器

　　Threadrippers没有常备的散热器，所以我想一种能24/7使用、便宜且易于维护的适用散热器。我选的这款一体化散热器非常容易安装，也很实用，而且无噪声。

　　电源：EVGA EVGA SuperNOVA 1000w 80+ 金牌

　　一定要记得始终保证电源功率大于你的技术需要。如果不确定你需要多少功率(我的是824w)，怎么做服务器,可以用PCPartpicker的功率计算器帮你获得一个大致的数字，而且最好把这里弄的保险一点再开机。

　　机箱：海盗船 760T 全塔式机箱

　　我选了这款机箱是因为其内部空间充足，价格适中。虽然它没法让你的模型训练更快些，但干净的侧板，红色的LED灯，还是能让你看着酷炫多了!

　　一年的省吃俭用全都在这张图上了

　　组装各个部件

　　如果你没有组装电脑的经验，把这些部件组到一起很像是在玩一套很昂贵的乐高玩具。刚开始都很容易脑子被搞得一团乱。我下面就快速说一下自己的组装过程，不过我高度建议你跟着一个完整的组装视频学习组装过程，比如这个视频。

　　步骤1：安装CPU

　　这可能是组装电脑中最可怕的部分，因为必须遵循一定的操作步骤，稍有不慎就有可能搞坏一块CPU(幸运的是你可以拥有一颗高逼格的钥匙扣)。

　　这部分，还是建议到网上搜一个仔细讲解的视频，一步步跟着做。Threadripper的安装过程有点不一样，不是把处理器“加固”在主板上，而是有个类似滑轨的拉伸式装置。

　　步骤2：安装电源

　　这部分没有绝对的标准顺序，不过我个人喜欢先把电源放进机箱，因为有些机箱需要你将电源放在卡槽里，这就导致有时候得经过主板，不太妙。

　　步骤3：把其它部分组装在一起

　　一旦主板安装好了，其它地方就很容易组装了。我的安装顺序如下：美国云服务器推荐

　　安装RAM。操作非常简单，只要在正确的方向滑动内存条，放在主板上正确的卡槽里即可(记得看手册，因为根据内存条数量不同，有些卡槽有特定用途)。

　　安装CPU散热器。这部分唯一的小麻烦是我得换掉支架，这样才能和散热器兼容，费了一番力气才搞定。

　　安装显卡。只需将它们推入在主板上的各自卡槽里即可(和内存条一样，查看手册看看哪些卡插入哪些卡槽里)，将散热器固定在机箱里。确保散热器在GPU上面。在上图中我犯了个错误，我得将重新它放在机箱的前板才行。

　　安装存储器。我移除了其中一个驱动器，让空气流通更好一些，所以将SSD和HDD一起放在了右下方底部的一个驱动器上。

　　步骤4：成功了吗?

　　这个时候就可以开机了。刚开始我这没打开，因为将机箱的电源键的正负极线路搞反了。重新弄了一遍后看到了久违的闪亮的白色、红色光晕。如果你一切顺利，应该在电脑后面也能看到这一幕，然后去找启动设备就好了。

　　设置服务器

　　安装操作系统

　　下一步是安装你的操作系统。我是用的Linux，因为大部分深度学习框架都是面向Linux设计的。我选了Ubuntu Desktop v16.04 LTS，然后用U盘上下载了所有东西。可以下载很多免费的工具，比如UNetbootin或Rufus(只有Windows版本)，准备你的拇指驱动器。在Mac上创建一个引导USB的完整过程，可以参考这篇教程。如果用的是Windows，参考这篇。

　　关键词：怎么做服务器,深度学习服务器

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