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图源：unsplash

配置自己的工作站是我一直以来梦寐以求的事情。我倒是知道该如何配置，但却迟迟没有尝试，无非是因为没钱或没时间，主要是没钱。

 

但终于到了事在必行的时刻了。我受够了在亚马逊云服务（AWS）上为小型个人项目设置服务器，进行繁琐的安装操作，又或是不得不使用对运行时间和网络连接有诸多限制的Google Collab notebooks。因此，在英伟达显卡（NVIDIA）客服的帮助下，我花了点时间构建了一个深度学习装置。

 

整个过程包括仔细阅读不少相关材料，并在Youtube上观看大量莱纳斯科技贴士（LinusTech Tips）的视频。这是我第一次从头组装电脑，算是种特别体验。按照需求配备DL（深度学习）装置需要进行大量研究。我对各个部分进行了研究，涉及性能、评价，甚至美学。

 

目前，我研究的大多数工作站配置都是为了打游戏，所以我决定制定一个《深度学习装置准则》。我将在其中提及所有使用过的组件以及使用这些特定部分的原因。

 

如果觉得自己组装过于昂贵和复杂，Exxact提供了一系列不错的深度学习工作站和服务器，起价5899美元，带有英特尔酷睿（Intel Core）i9芯片，多个英伟达 RTX 2080 Ti 绘图处理器（GPU），3年保修期和深度学习软件栈。

 

此外，如果想了解在应用Ubuntu 18.04为操作系统后应如何设置深度学习库，可以查看深度学习工作站设置权威指南：https://towardsdatascience/a-definitive-guide-for-setting-up-a-deep-learning-workstation-with-ubuntu-18-04-5459d70e19c3。

 

为何依旧需要工作站？

 

我脑海中浮现的第一个答案是：为什么不需要？

 

我在深度学习及机器改进应用程序上耗费了很多精力，每开始一个新项目，都要构建一个新服务器并安装所有相关组件，这一直是个大难题。更何况，它外型美观，可以随时在桌面上打开使用，还能根据你的要求进行个性化配置。再加上使用GCP或AWS所带来的成本问题，我很赞同自己配备装置。

我的家用设备

本文标签： 自己的第一个工作站深度科学

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