【深度学习显卡会不会烧】 - CSDN有没有用gpu搞深度学习的朋友？【显卡吧】_百度贴吧
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网上看过了gtx 1080，gtx titan x。请教下 还有没其他gpu？哪款gpu比较适合深度学习呢？
预算1w以内吧
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cuda开发者路过，cnn对bandwidth较敏感。1070/80和xp是主流的选择，如果便宜上代的980ti也可以考虑，tesla和quadro系列不适合。
学啥？芯片级维修？
推荐TeslaP100，专为深度学习设计
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小白兔乖乖
总是要来不及 才知道我可爱
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我有话说：双显卡深度学习平台搭建记录（1080Ti，八代i7） - 简书
双显卡深度学习平台搭建记录（1080Ti，八代i7）
昨日为实验室组了一台电脑。
散热器限制了内存条的高度
SSD：三星 960EVO 250GB
HDD：希捷新酷鱼 4TB
CPU：i7 8700k
CPU风扇：大霜塔（其实CPU的功率不需要这么大的散热器，有点压住内存了，见上图）
主板：华硕 PRIME Z370-A
机箱：先马厚道先生G1
电源：长城巨龙1000D
内存：金士顿16GB DDR4 2400 *2
显卡：索泰 GTX1080Ti-11GD5X * 2
装机没什么需要注意的，没有水冷正常装就行了。
对于小白我给以下次序有助于装机：
电源插线，首先计算好数量，把所有需要的线插上电源，以我的机子为例：主板的供电；CPU的供电；显卡有两张、一共两条供电（显卡上是8+6pin接口，电源给的是8pin转8+8pin，直接插就行了）；机箱风扇有一条供电（一般是接在电源的sata供电上）+机械硬盘一条供电，一共两条sata的供电线。
电源上机，注意电源风扇一般是冲下，紧挨着机箱的下通风网。这样电源会吸风上来散热。
上CPU散热风扇的底座，不同风扇不同安装方式，可以查视频教程。
插sata线，需要几条插几条。
上CPU，夹上就行了，注意正反（有凹槽，反着你也塞不进去）。
主板上机，别忘了IO口的挡板。
上M2接口的硬盘（没有的话就跳过），因为一般M2接口会隐藏在主板的某个散热片下，记得看主板说明书。
上内存。没什么注意的，如果要组双通道，记得选好插槽。
上CPU散热器，抹硅脂，涂均匀，安上就行了。记得看好CPU散热器是抽风还是吹风（上面会画箭头），如果是吹风，散热片冲着主板io接口区域，否则反之。
插硬盘sata。
插机箱面板控制线，音频线，各种风扇电。
可以把除了显卡以外的所有电源插上了。
至此为止，可以开机试试了，因为CPU一般是有集成显卡的（至强系列等除外），现在已经可以上电插个显示器，开机试一下，如果正常开机进入BIOS，说明除了显卡其他都安装好了。
下电，装显卡，上电。
ubuntu 16.04
tensorflow
这个没什么可说的，镜像copy进u盘，uefi引导u盘开机装系统。
深度学习环境，照着tensorflow和nvidia官网给你的教程安就好了。
有两点注意：
显卡驱动，最好不要照着网上的教程去安.sh版本，非常容易出问题。更新你的apt包，然后在系统设置里面，软件和更新选项卡，里面有附加驱动，选择最新版本的n卡驱动，应用就行了。
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