深度学习服务器配置：软件选择与建议

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX4090

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX4080 /RTX4090/，预算充足，可以选择专业深度学习卡Tesla V100 /A6000/A800/A100、H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable 系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

AMD正式发布了代号“Genoa ”的第四代EPYC 9004系列处理器，5nm工艺，Zen4架构，最多96核心192线程、384MB三级缓存。

Intel代号“Sapphire Rapids ”的第四代可扩展至强处理器也派出了先锋部队，集成HBM高带宽内存、专用于HPC/AI计算的高性能版本，并取了个特殊的名字叫至强Max系列

在服务器级别处理器方面，笔者个人观点是（小编之前几个月也发表过类似观点）：AMD的性价比是碾压Intel的，特别是在高阶核心CPU价位方面，价格非常有优势。如图所示，Intel至强9468CPU是48核心2.1/2.6GHZ，报价9900美元(约合人民币7.04万元)；而AMD霄龙9454P是48核心，2.75/3.8GHZ，报价只要4598美元(约合人民币3.27万元)，价格还不到前者的一半，折合人民币差了3.77万元元，这差距也太大了。

而在低阶核心CPU方面，AMD没什么优势，特别是在两者第三代服务器CPU方面，这里就不举例了。

4、内存：单根16G/32G/64G/128G 可选，服务器级别内存有ECC 功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

整体的解决方案和原厂质保，售后服务是使用者必须要考虑的，切记是原厂质保，和经销商承诺质保是不一样的，要注意区分，购买时确认清楚，避免后期使用产生不必要的麻烦。

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe , TensorFlow , Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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