【从0到1】组装深度学习台式机

目前“新基建”热潮，人工智能如火如荼，国内大部分院校、企业都会为学生、员工配置实验集群，但是有时候想在本地自己跑些demo，可能对电脑有一定的要求，特别是显卡，这里推荐一下近期我个人组装的一个台式机，希望可以帮到您。

1 CPU 也就是我们常说的电脑芯片，CPU有集显和非集显的，也就是有些CPU内置了显卡，有些没有内置显卡，鉴于我们深度学习需要加装GPU（独显），为了降低成本，其实买非集显的CPU就行，因为CPU的集显和GPU的显卡其实没办法共同使用，所以有了GPU，CPU有没有显卡都无所谓，集显就是在独显失效时会有用。 2 主板 一般来讲主板和CPU都是套装，这样买的话更划算 3 内存条 推荐16G或者两个8G的 4 固态硬盘 这个主要分为m2 和 sata型的，目前大多数主板都支持m2型的，主要是其速率比较高 5 机械硬盘 这个酌情考虑，1T–4T，主流的牌子其实就是希捷、西数，但是注意，新的机械硬盘一定不能摔，一摔就坏，至少我在机械硬盘这盘损失了几百块钱，挺心疼的！！！ 6 散热器 这个散热器不是机箱风扇，而是专门为CPU降温的散热器，某宝一搜就会有 7 机箱 一般的就行，如果特别强调颜值，可以购置精致的机箱 8 机箱风扇 这个主要是在机箱内构建风道，帮助散热的，较便宜，一般无光的一个10几块钱，买多少个主要根据机箱内可以放多少个决定 9 GPU 这个比较费钱，目前性能好点的显卡 2080Ti比较贵，我选用的是RTX 2070S ，显卡这块，注意有A卡和N卡之分，其实就是AMD厂和Nvidia厂的，但是目前跑深度学习的话，大部分用的是N卡，所以选择的时候注意一下。 电源， 550W以上 ，长城 振华这样的电源就行，保险的话可以选择 600 或者 650W的

作为小白，我第一次安装走了不少坑，总结下来有以下几点： 1 机箱拆封后，先装散热风扇，这个主要是为了防止我们在机箱上装完其他部件后，风扇没办法加装了，注意多个机箱风扇的开关可以串联供电。 2 机箱里面加装电源 3 主板上的安装过程为： 装CPU------> 装CPU散热器-------->CPU放在装好风扇的机箱里 4 CPU固定在机箱之后，可以对主板电源接电，注意主板按压过程中不要太过用力，或者损坏引脚。 5 电源接好后，可以进行内存条和固态硬盘的安装，m2的固态硬盘就是个小片，很好放，如果是sata的固态需要找地方安放，注意固定牢固 6 加装固定显卡，注意显卡的PCIe接口，目前较多显卡都是PCIe16的 7 加装机械硬盘，插在sata2 或者 3 孔，主要是固态硬盘已经占据了主磁盘的位置 8 测试，如果都亮了，就证明可行，可以整理箱内走线，和 安装机箱了

想必大家都听过木桶效应，在装机过程中，为了避免木桶效应，尽量让 内存>=显存，注意我们如果预算不足，没必要选择非常好的CPU和主板，但是GPU尽量选择好点，8G及8G以上吧，CPU 只是在深度学习中的数据预处理用到，所以并没有太高的要求。I5以上应该就行。

1 CPU 和主板 ：I5 9400F 盒装（有原装散热器）+技嘉B365 M AORUS ELITE 2 GPU RTX 2070 Super 铭瑄 （一般显卡，可以选择更好的显卡） 3 固态硬盘 西数 SN550 250G 4 机械硬盘 西数 1TB （4TB的摔坏了） 5 散热器 冰曼（原装散热可能效果不那么好） 6 内存条 威刚 8*2 DDR4 7 电源 长城巨龙 600w 8 先马 机箱风扇 9 迅钛 皎月机箱 总计 7000以下