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96SEO 2026-02-20 02:00 0
让我们从有趣#xff08;且昂贵#xff09;的部分开始#xff01;
对于当今的深度学习任务我们需要大量的内存。
大语言模型甚至需要进行微调而且计算机视觉任务可能会占用大量内存尤其是在使用
过去最关键的数字是电路中CUDA核心的数量。
然而随着深度学习的出现NVIDIA
FMA融合乘加运算。
这些已经得到了主要深度学习框架的支持并且是您在
的性能时必须格外小心。
不同代/架构的张量核心不具有可比性。
例如A100
使比较变得更加困难的是NVIDIA并不总是报告FMA甚至在白皮书中也没有并且相同架构的GPU可以有不同的FMA。
另请注意NVIDIA
变得越来越大尤其是游戏系列这变得更加成为一个问题。
消费类主板拥有多达
个插槽因此您可以明白为什么这会成为一个问题。
此外我们应该在非鼓风机式或水冷式的
散热器可能不适合机箱。
构建自己的循环是有风险的我个人不会使用昂贵的卡来这样做。
我只会直接从制造商那里购买
PSU/电源插座获取的最大功率则此问题的解决方案是功率限制。
降低
无需花费大量时间进行研究并且让您的系统面向未来的最简单方法是选择到处都有
用于深度学习周期的不同地方从磁盘加载数据以进行批量创建、加载模型当然还有原型设计。
所需的数量在很大程度上取决于您的应用程序例如3D
时您应该确保外形尺寸、类型、模块数量和每个模块的内存都符合您的主板规格。
另一个可以保存的组件是磁盘。
同样磁盘空间量很重要并且取决于应用程序。
您不一定需要超快磁盘或
NVME因为它们不会影响您的深度学习性能。
无论如何数据都会加载到
噪音更大因为它们使用高转速的风扇。
如果您在靠近箱子的地方工作或睡觉这可能会产生一些影响因此最好检查手册中的分贝。
选择电源时我们需要验证它是否有足够的连接器来容纳我们的所有部件。
放置在直立位置。
我没有这些手机壳所以我不确定它们是否适合例如多个
https://towardsdatascience.com/how-to-build-a-multi-gpu-system-for-deep-learning-in-2023-e5bbb905d935
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