1樓：
看了題主的要求，翻譯過來大概是「能用就行」對吧。這樣的話，英偉達1080顯示卡，配合16～32G記憶體就好了，8G記憶體也勉強夠用。如果想一步到位，就直接上64GB的記憶體，顯示卡用Titan，CPU自己掂量吧，不要太差就行。
另外說一句，雙顯示卡配置上步驟會有些繁瑣，也有一些坑，想避免跳坑的話，就別考慮雙顯示卡了，對了，核心顯示卡也不要。
另外如果是實驗室用，可以直接聯絡廠商定做伺服器，就不要自己搗鼓了，他們的方案效能穩定一些。
2樓：若拙
Case: HEX GEAR R80
CPU: Intel i7 5960X
Graphic cards: 4 x Nvidia Geforce GTX Titan X
OS drive: Intel 750 ssd 1.2TB PCIeSecondary drive: KLEVV Urbane 480 gb ssd
Motherboard: ASUS X99-E WSRAM: 64 GB KLEVV CRASS DDR4 ramPSU: Corsair AX1500i
Fan controller: Aquaero 6Watercooling: EK blocks, radiators, reservoir & pumps
Fans: EK vardar
Fittings: Bitspower
Sleeving: E22
Tubing: E22 solid tubing部分硬體換成最新的，我沒有錢diy起來！
3樓：張大帥
深度學習嘛，核心自然是顯示卡，顯示卡只能英偉達，A卡不行。引數關鍵是視訊記憶體和流處理器個數。一些矩陣不大的深度模型和樹類模型，還得靠cpu，所以cpu也不能太搓，關鍵引數是核數要多。
乙個不土豪的配置至少要：
i7 8700以上cpu
1080ti以上顯示卡至少一塊
500g以上固態硬碟
16g以上記憶體
這幾個保證
其他隨意能搭起來就行
請推薦乙個人工智慧學習路線圖？
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