做深度学习的服务器需要哪些配置？

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。

1+1电源配置；2+1电源配置；2+2电源配置。要看该服务器最多可以接驳几个电源模块，该服务器的用途和重要程度。对于重要的且不宜停机检修的服务器，在资金允许的情况下，应该配足冗余电源。具有冗余电源模块的服务器，当其中一个电源模块发生故障时，冗余电源会立即投入运行，同时主板蜂鸣器会发出报警声。

服务器是一种高性能计算机，它是网络的节点，主要用来存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在各方面的要求都比较高。服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的电话机。我们与外界日常的生活、工作中的电话交流、沟通，必须经过交换机，才能到达目标电话。同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上网，获取资讯，与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器。

选服务器的话可以选择亿万克服务器，性价比高，算力强：业界最先进的X86平台，搭载最强悍的算力引擎，业界国内领先！延时低：自主独有存储管理软件，轻松处理各种并发热数据，业界国内领先！

---