环境搭建 | 深度学习爱好者如何配置带GPU电脑环境

作者 | 沈浩

最近开始学习深度学习（Deep Learning）技术，特别是google的Tensorflow深度学习包开源后，深度学习已经成为大数据领域的重大计算革命，配合Teras顶层框架，使得Deep learning的学习成本降低。

目前Deep learning技术应用越来越广，一切数据都是图，CNN卷积神经网络技术充满了神奇的计算魅力。DL技术广泛应用于：图像处理、人脸识别、自动驾驶、聊天机器人、AI人工智能、机器语言翻译、图片推荐系统、声音处理、音乐作曲、机器写作等领域。

俺当时为了可能的深度学习，看很多文章都提及GPU（图形处理器）是实现DL的基本要素。因为不懂太多硬件需求，就买了新出的苹果电脑，带有两块GPU图形卡，结果悲剧了，目前的DL并不支持。

没办法，先用CPU作为处理器玩玩Teras的tensorflow吧。在处理3100张电影海报图片过程中，大概需要30分钟的建模训练时间；在另一个处理11000多张烟盒图片的VGG16建模训练大概需要2个小时，能忍受但自然需要考虑建模效率和时间问题了。

接下来开始寻找解决路径，首先想到的是采用云计算，目前Google Cloud和AWS都提供带有GPU的实例，这是一种比较理想的学习方式和工程层面的可扩展模式。

理由：

1. 有一些深度学习课程本身就在AWS云中部署和提供教学案例及代码。

2. 可扩展应用架构，比如linux的Ubuntu操作系统，已经安装或自动更新很多支撑包，大部分DL包也已经安装就绪，将来根据需要扩展GPU个数或存储空间等。

3. 最低端的配置大概在1美金/每小时，看别人经验大致一个月需要5000人民币。

4. 关键是google要翻墙，AWS服务区域也不是很明确是否适合大陆地区。

下面是google的GCE instance

自然就需要考虑是否可以自己配置带GPU的电脑来玩Deep learning。开始寻找这方面的信息了，其实过去自己组装过电脑，从使用Apple电脑后已经不熟悉组装电脑了，市场行情如何，大致多少钱，如何配置GPU和软件，价值如何？

恰好找到一篇国外文章，比较详细叙述了配置选型和安装过程，我把文章整理一些留个备份也供大家参考！

这是文章提到的电脑配置：

我没有查国内报价，大致体量可以换算一下。这台大致在14000人民币。最贵的就是GPU了，5000人民币左右。

电脑组件：

GPU ——Nvidia GTX 1080 Ti

GPU的重要性在于：

1. DL中的大多数计算是矩阵运算，如矩阵乘法。如果在CPU上完成，它们可能很慢。

2. 由于我们在一个典型的神经网络中进行了数千次这样的操作，因此慢速度真的加起来就更慢了。

3. GPU相当方便地能够并行运行所有这些操作。它们有大量的内核，可以运行更多的线程。

4. GPU还具有更高的内存带宽，使其能够一次对一堆数据执行这些并行操作。

作者可选择的是Nvidia的几张牌：GTX 1070（$ 360），GTX 1080（$ 500），GTX 1080 Ti（700美元），最后是Titan X（1320美元）。

在性能方面：GTX 1080 Ti和Titan X类似，大致来说，GTX 1080比GTX 1070快25％，而GTX 1080 Ti比GTX 1080快约30％。

以下是作者提到采购GPU时要考虑的事项：

1. 制造商：好像目前没得选，只能是Nvidia英伟达出品。英伟达多年来一直专注于机器学习，支撑GPU运算的CUDA工具包根深蒂固，它是DL从业者的唯一选择。

2. 预算：泰坦X在这方面的表现非常糟糕，因为它提供与1080 Ti相同的表现约500美元。

3. 一个或多个：我考虑挑选一些1070s而不是1080或1080 Ti。这样可以让我在两张卡上训练一个模型，或者一次训练两个模型。目前在多卡上训练一个模型有点麻烦，尽管随着PyTorch和Caffe 2的改变，GPU的数量几乎是线性缩放。另一个选择 - 同时训练两个模型似乎有更多的价值，但我决定现在获得一个更强大的卡，并在之后增加一个。

4. GPU内存：更多内存更好。有更多的内存，我们可以部署更大的模型，并在训练期间使用足够大的批量（这有助于梯度流）。

5. 内存带宽：这使得GPU能够在大量内存上运行。这是GPU的最重要的特征。

考虑到这一切，作者选择了GTX 1080 Ti，主要是为了提高训练速度。今后再添加第二个1080 Ti。

中央处理器——i7最好

即使GPU是深入学习的MVP，CPU仍然重要。例如，数据准备通常在CPU上完成。如果我们要并行化所有这些数据准备，每个核心的内核和线程数量很重要。

为了保持预算，我选择了中档CPU，Intel i5 7500约为190美元。它比较便宜，但不够好，不能减慢事情。

编辑：考虑CPU，“大概是唯一的DL /多GPU最大的小问题，就是要关注的CPU /主板支持PCIe通道”。我们希望每个GPU都有16个PCIe通道，以便尽可能快地获取数据（PCIe 3.0为16 GB / s）。这意味着对于两张GPU卡，我们需要32个PCIe通道。如果选择的CPU只有16个车道。那么2个GPU将以2x8模式运行（而不是2x16）。这可能是一个瓶颈，导致图形卡的使用效果不理想。因此建议使用40线的CPU。

一个很好的解决方案将是像E5-1620 v4（$ 300）这样的英特尔至强处理器。或者如果您想要像桌面i7-6850K（$ 590）一样使用更高端的处理器。

内存（RAM）——32GB

如果我们要使用相当大的数据集，那么有很多内存是很好的。我有2支16 GB，总共32 GB的RAM为$ 230，并计划再购买另外32 GB。

磁盘——固态硬盘

 需要一块快速的SSD磁盘，以保持操作系统和当前的数据运算存储，深度学习需要巨大数据集（如ImageNet-预先训练好的），如果慢转速硬盘不太好。
SSD：我记得当我第一个Macbook Air几年前，我以SSD的速度感到震惊。令我高兴的是，名为NVMe的新一代SSD已经开始上市。一个480 GB的MyDigitalSSD NVMe驱动器，230美元是很大的。这个宝贝以每秒千兆字节的速度复制文件。 

硬盘——2 TB

虽然SSD已经变得越来越快，但硬盘已经变得越来越便宜。可以用来存储或备份大规模数据集。

母板

在选择主板时，能够支持两个GTX 1080 Ti，包括PCI Express通道数（最小为2x8）和2个卡的物理尺寸。此外，请确保它与所选的CPU兼容。一个华硕TUF Z270为$ 130是选择。如果您拥有Intel Xeon CPU，MSI - X99A SLI PLUS应该会很好。

电源——750W

经验法则：它应该为CPU和GPU提供足够的电力，加上额外的100瓦特。 
英特尔i5 7500处理器使用65W，GPU（1080 Ti）需要250W，75美元的价格获得了一个Deepcool 750W Gold PSU。这里的“Gold”是指功率效率，即消耗的功率是多少作为热量浪费。

软件设置

硬件到位后需要安装支撑深度学习的软件了。具体细节keras文档有描述。

安装Ubuntu

大多数DL框架被设计为首先在Linux上工作，也支持其他操作系统。在Ubuntu安装期间，默认选项一般都能正常工作，尽量先默认安装选项。选择了以前的版本（16.04）。

接下来安装：

• 支持GPU运算的深度学习驱动程序和深度学习软件包、

• GPU driver — 操作系统支持GPU的驱动程序
  

• CUDA — 支持GPU运行通用代码的驱动程序.
  

• CuDNN —支持运行深度神经网络的算法程序

• 安装Python3.6 通过Anacoda4.2的安装方式推荐

• 安装Jupyter Notebook

• 安装numpy，scikit-learn，scikit-image，pandas，matplotlib等（一般都安装好了）

• 安装HDF5
  

• 安装Tensorflow

• 安装PyTorch

• 安装Theano（可选，按吧有些案例是用的）

• 安装Keras

• 其他包，随用随按吧

Keras文档关于计算机的硬件配置说明 - https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/

推荐配置

如果您是高校学生或者高级研究人员，并且实验室或者个人资金充沛，建议您采用如下配置：

• 主板：X99型号或Z170型号

• CPU: i7-5830K或i7-6700K 及其以上高级型号

• 内存：品牌内存，总容量32G以上，根据主板组成4通道或8通道

• SSD： 品牌固态硬盘，容量256G以上

• 显卡：NVIDIA GTX 1080ti、NVIDIA GTX TITAN、NVIDIA GTX 1080、NVIDIA GTX 1070、NVIDIA GTX 1060 (顺序为优先建议，并且建议同一显卡，可以根据主板插槽数量购买多块，例如X99型号主板最多可以采用×4的显卡)

• 电源：由主机机容量的确定，一般有显卡总容量后再加200W即可

最低配置

如果您是仅仅用于自学或代码调试，亦或是条件所限仅采用自己现有的设备进行开发，那么您的电脑至少满足以下几点：

• CPU：Intel第三代i5和i7以上系列产品或同性能AMD公司产品

• 内存：总容量4G以上

先可以玩玩Keras文档说明中的几个案例，都有详细的代码和说明。

一般我们也可以将这台配置的GPU电脑作为服务器，通过设置SSH Key和SSH tunnel用平时的苹果电脑远程访问进行深度学习算法建模，通过模型训练后将模型save后，在不带GPU的电脑调用load模型或weights模型，进行预测和分类。

这篇文章是看国外写的内容，我摘录了些内容，没有实际落实，现在还是CPU状态。

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