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本部分內容主要介紹主機的配置、選購以及組裝。
由于用于深度學習的主機比較重要的幾項硬件主要是顯卡和內存，對CPU的要求相對要求低一些，另外個人的預算有限，所以最后考慮自己購買配件進行組裝。這方面的經驗也不是特別足，而淘寶的水深不見底，所以絕大部分的配件都選擇了京東自營。主機的組裝的教程網上非常多，只要足夠細心，一般都沒有什么問題，我非常幸運一次就點亮了。
一、配件的選購
主機配件的選購可以利用兩個工具，中文的京東官網的裝機大師以及英文的PcPartPicker都非常不錯。不過PcPartPicker上有些產品國內購買不到，有能力可以上美亞，具體方法就不說了網上一堆教程。
首先上我自己的一個配置清單（此處有點小問題，表中顯卡應該為EVGA GTX080 FTW，SSD為M.2接口的）。
有一些帖子可以參考：
3000-1W5+裝機配置推薦專題貼（2016年06月09日更新?。?/a>
2016年攢機寶典最佳攢機配置方案
A Full Hardware Guide to Deep Learning
1.主板
主板的選取要做一個全局性的考慮。因為主板決定了整個主機的硬件層次以及后期的升級。
目前用的比較多的就是z170，銷量還是比較高的。主板建議還是選擇一個好的品牌，比較推薦的是華碩、技嘉和微星，屬于第一梯隊的。我買的是技嘉z170x-ud3，三條PCIe 3.0×16、×8以及×4通道插槽、三條×1通道，支持SLI交火，將來可以多路顯卡并聯,三組SATA+SATA-E的接口，支持M.2、USB3.1等接口，整體來說接口很豐富，擴展性也很好，而價格在千元檔次也是可以接受的。當然如果預算充足，可以考慮X99平臺。
顯卡的購買建議還是走京東自營吧，畢竟還是要用很多年的，出了問題也好售后維修。
2.cpu
考慮到兼容性問題，cpu的選取要結合主板進行考慮。
深度學習對CPU的要求并不是特別高，所以一般的I5處理器就可以了。i5里性價比比較高是Intel i5 6500，但是無法超頻。如果預算充足的話可以考慮Intel i7 6700K，土豪可以選擇至強E5等等。
選的時候要注意兼容性問題。比如如果買6500，不能超頻，主板配B150可能就夠了；如果買6700K，主板比較好的搭配就是支持超頻的z170了……
比較推薦的方案按照中端、高端、發燒的順序是:
cpu可以走淘寶散片，價格可以便宜個三四百吧（這玩意兒沒法仿吧，只可能是選過質的）
3.顯卡
深度學習最重要的應該就是顯卡了。當初也是在網上查了下，推薦比較多的是Titan X和GTX1080，在綜合考慮價格和性能需求后決定選擇GTX 1080。
這里也有一些帖子講深度學習顯卡的選擇：
從深度學習gpu選擇來談談gpu的硬件架構
從深度學習選擇什么樣的gpu來談談gpu的硬件架構
GPU集群折騰手記——2015
GTX 1080最近才發售，所以非常缺貨，京東基本上是到貨很快就售完了。所以也是等了好久才等到一塊兒EVGA煤氣灶。顯卡還是推薦華碩、技嘉、微星、EVGA等，華碩的價格有點貴，屬于信仰，技嘉的幾塊入門1080的性能不太突出，微星的1080顯卡好像有點被大家忽略的感覺，所以最后選了英偉達的親兒子EVGA GTX 1080 FTW，整體性能還是很不錯的。EVGA近幾年才進入大陸，所以貨相對比較少，主要在京東上銷售，京東的自營還是可以信任的。另外，索泰的幾塊GTX 1080顯卡用料很足，有興趣的可以看一下。
[站外圖片上傳中……(2)]
4.內存
沒怎么研究，看大家都推薦金士頓(Kingston)駭客神條 Fury系列 DDR4 2400 8G 臺式機內存。
建議買兩根，16G。
5.SSD
這個是必須的，用過了你就會發現有沒有SSD的速度與體驗簡直天壤之別，這個錢花的絕對值。買個250G左右的差不多就夠了，搭配機械硬盤使用?？梢园衍浖蛿祿惖囊笏俣鹊姆旁赟SD上，機械硬盤作為數據介質盤，存放各種數據和文檔等等。
品牌的話，比較好的是Intel和浦科特，不過價格也偏貴。三星、金士頓之類的也可以。
我買的是三星(SAMSUNG) 850 EVO 250G M.2 固態硬盤，當時做活動，剛好買的主板z170也支持M.2接口。
6.硬盤
硬盤西數或者希捷都可以，1T或者2T吧，注意轉7200轉吧，另外作為數據存儲一般的盤就可以了，不需要紅盤、監控級等。
希捷(SEAGATE)2TB 7200轉64M SATA3 臺式機硬盤(ST2000DM001)
西部數據(WD)藍盤 1TB SATA6Gb/s 7200轉64M 臺式機硬盤(WD10EZEX)
希捷(SEAGATE)1TB 7200轉64M SATA3 臺式機硬盤(ST1000DM003)
PS：1T和2T價格差距很小，還是買2T吧，不差這點錢。
7.電源
這個是我比較糾結的，對這個實在是不太懂，查了很多資料，主要是糾結價格差距太大。
電源還是很重要的，關系到主機的穩定性，如果電壓不穩定很容易燒壞主板；另外電源的功率也是要考慮的。如果選擇GTX 1080顯卡的話，建議最少要500W以上，考慮到冗余以及后期的升級，建議還是600W起吧。經費充足的話還是選擇750W的金牌電源。
這塊兒的選擇也是我最不理想的，除了顯卡當時沒貨，電源是我最后買的一個配件，當時預算已經有些超了，所以最后糾結了半天選擇一個先馬的750W金牌電源，目前沒發現什么問題。如果預算充足，建議選擇海韻，美商海盜船，臺達等臺灣老品牌。
8.機箱
這個只要散熱好就好了。我買的是大家推薦比較多的恩杰（NZXT）H440 黑色 中塔式機箱（鋼化面板/水冷支持/電源倉/側透/支持長顯卡）。做的很精致，很大，散熱風扇和散熱孔挺多，支持水冷。而且一面是背線面，可以隱藏走線；另一面是部分鋼化面板，可以看到機箱里的運行情況。
9.散熱器
這個也是大家推薦比較多的采融（Prolimatech）Basic81 CPU散熱器（B81/純銅底/金屬扣具/6熱管/PWM風扇）。很大的塊頭，目前來看效果很好，cpu溫度基本穩定在50度以內。
10.其它
顯示器、鍵鼠、刻錄光驅等這些對深度學習沒有影響的配件，根據個人情況自行選購吧。
<big>總結:</big>
以下是我的配件清單，供參考：
| 配件 | 型號 | 參考價/元 |
|---|---|---|
| 主板 | 技嘉（GIGABYTE）Z170X-UD3主板 | 1199 |
| 處理器 | 英特爾（Intel）酷睿四核 i7-6700kCPU處理器 | 2599 |
| 顯卡 | EVGA GTX1080 8G FTW ACX 3.0 | 5299 |
| 內存 | 金士頓(Kingston)駭客神條 Fury系列 DDR4 2400 8G | 289*2 |
| SSD | 三星(SAMSUNG) 850 EVO 250G M.2 固態硬盤 | 699 |
| 硬盤 | 希捷(SEAGATE)2TB 7200轉64M SATA3 | 479 |
| 電源 | 先馬（SAMA） 金牌750 額定750W 模組電源 | 499 |
| 機箱 | 恩杰（NZXT）H440 黑色 中塔式機箱 | 599 |
| 散熱器 | 采融（Prolimatech）Basic81 CPU散熱器 | 208 |
總計12000元左右。
二、主機的組裝
組裝大致按照"主板-cpu-內存-散熱器-SSD-機箱-電源-硬盤-顯卡“的順序進行，最后連接所有的線。認真參照說明書進行一般都不會錯，就是要細心，花點時間。
組裝可以參考以下教程，具體不詳述。
1) 如何組裝電腦
2) $1000 Gaming PC - Intel i5-6500 / GeForce GTX 1070
3) BUILD A PC FROM NZXT
4) 2017年最新組裝電腦 電腦組裝教程 DIY裝機教學-裝機之..
5) 最新組裝電腦 電腦組裝教程 DIY裝機教學
6) 價值2000美金i7 6800K電腦組裝及測試
需要注意的是風扇的方向。開機前一定要要確認各種點是否接對了，尤其是電源線。
三、參考內容
- Build Personal Deep Learning Rig: GTX 1080 + Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0RC + CuDnn 7 + Tensorflow/Mxnet/Caffe/Darknet
- 深度學習主機攢機小記
- 如何配組裝電腦？
- 第一次DIY組裝臺式機需要注意哪些事項？
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