如何配置一部4块Titan X GPU的深度学习机器

点击联系发帖人 时间：2017-11-05 10:31

就“如何配置一部4块Titan X GPU的深度学习機器”这个问题我觉得：跟普通主机一样
看选择机箱：全塔式，2U服务器
主板：小型就X79或X99,X299这类可安装至强E5或至尊I9的工作站主板，PCI-E X16要多方便安装显卡
大型超微华硕，英业达等等双路服务器主板安装至强E5双路或多路

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丽台 GS4820 为用户提供一台服务器内最高GPU / CPU比的解决方案这个平台在4U的外形下，两颗E5-2600?至强处理器，匹配最多高达8个NVIDIA图形处理器和1.5TB的系统内存它可以让你轻松应对分子动力学模拟、排序，和其他的GPU移植的应用程序是复杂模型计算的理想选择，

功耗：375W热设计功耗被动散热

（注1：操作系统兼容性和系统配置有很夶关系详细部件兼容性信息请查询曙光公司产品兼容性列表）

（注2：专用图形卡最新驱动，请参考所选显卡相关网站支持信息）

· 板载雙端千兆以太网端口或双路 10GBase-T 以太网端口

· 支持虚拟机设备队列减少 IO 开销

· 电源：2000W 铂金级冗余高效电源支持 I2C、PM 总线

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本文基于深度学习基础平台环境搭建深度学习基础平台请参考。官方提供了多种安装方式这里推荐使用PIP安装方式，简单快速如果PIP官方源太慢，可更改为国内镜像源参考：

是不是很简单，更过安装方式请参考

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