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主要是看运行什么软件和数据量,训练数值大小,这里要强调一下,数值大小和数据量是不一样的。
深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU,特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力,这就要强调CPU的计算能力和数量,同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。
当下大部分都在用RTX3090做深度学习,最新RTX4090已经上市,单精度计算能力是RTX3090的2倍,这两个GPU都是24G显存;像A100强调双精度计算能力,显存有40G和80G两个版本,而A6000单精度计算能和RTX3090差不多,显存是48G,可以参考选择。
当然,最重要的还是口袋里的银子,A6000市场价大概是RTX的2倍还要多,A100最近更是要上十万了,估计也快买不到了,价高缺货;RTX3090/4090的价位低,性价比高,这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了,这是市场的选择。
方法/步骤--初始化
1
网线连接存储,配置本机IP地址。
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2
浏览器输入192.168.70.121就可以打开助手工具了,创建管理系统。密码passw0rd
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3
填写管理系统IP。
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END
方法/步骤2--配置系统
配置本机IP浏览器输入上面的IP地址,登陆系统。
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系统设置
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创建内部存储器
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创建逻辑卷
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服务器安装windows2008R2操作系统。下载系统,刻盘安装,具体步骤省略。并用光纤线连接存储,并安装好HBA卡驱动。
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创建光纤通道主机。
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映射卷到主机。
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右击计算机管理,磁盘管理里面查看卷。
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