1樓：智星雲服務
搭建深度學習平台，這是個挺費勁的事兒，而且針對不同的專案對環境的要求也是不一樣的，前兩年，自己搭建過很多次，第一次搭建基於caffe的faster-rcnn用來識別紅綠燈，當時沒有GPU的機器，用CPU的生搭，費了很多精力不說，結果還不好，後來有了一台GPU工作站，9個人一起用，反反覆覆的搭建的環境就更多了，但是總感覺浪費了很多時間在環境搭建上，雖然我們每個人都用虛擬環境，但是cuda版本是很難協調的。總的來說個人搭建深度學習平台真是個費力不討好的事情。我意識到這一點的時候，是因為我們因為疫情沒法回實驗室，所以只能在智星雲租用GPU伺服器，他們家的環境都是搭建好的，直接跑實驗就行，就算是弄壞了，也沒事兒，反正不是自己的。
回頭他們回到上乙個figure就可以了。總之，體驗到租用GPU伺服器的樂趣後，就回不去了。
2樓：itsAndy
搭建深度學習平台，這是個挺費勁的事兒，而且針對不同的專案對環境的要求也是不一樣的，前兩年，自己搭建過很多次，第一次搭建基於caffe的faster-rcnn用來識別紅綠燈，當時沒有GPU的機器，用CPU的生搭，費了很多精力不說，結果還不好，後來有了一台GPU工作站，9個人一起用，反反覆覆的搭建的環境就更多了，但是總感覺浪費了很多時間在環境搭建上，雖然我們每個人都用虛擬環境，但是cuda版本是很難協調的。總的來說個人搭建深度學習平台真是個費力不討好的事情。我意識到這一點的時候，是因為我們因為疫情沒法回實驗室，所以只能在智星雲租用GPU伺服器，他們家的環境都是搭建好的，直接跑實驗就行，就算是弄壞了，也沒事兒，反正不是自己的。
回頭他們回到上乙個figure就可以了。總之，體驗到租用GPU伺服器的樂趣後，就回不去了。
3樓：譚毅之
先上圖：新配的伺服器
這麼和你說吧
題主也沒有說自己的背景，如果你是乙個本科生做理工相關的話，還是可以搭乙個自己試一試的。如果你是乙個工作了的程式設計師的話，應該也不會問這個問題。其他行業的話，也可以搭自己試試
人工智慧的伺服器其實主要就是買英偉達的顯示卡。在上面可以跑一些人工智慧基於Python的框架。比如TensorFlow和pytorch。
可以做的有兩個方面，比如深度學習的影象識別，分割。跟蹤，生成等等。再比如強化學習的學習遊戲策略，無人駕駛等等。
如果你是其他行業的從業者做技術方面的話，很多理論方面的模型可以用深度學習模型來替代。
如果你是本科生想自學的話，那麼建議你直接從網上的課程開始學，或者自己找乙個project。 kaggle是個不錯的平台。或者剛才我說的兩個框架的tutorial。
再比如網上有非常多免費公開的資料。你自己利用這些資料做乙個推薦系統也是可以的。
如果你只是想式一式的話，我強烈建議你不要自己搭伺服器，因為成本過高。不如租用幾天網上的平台（aws 阿里雲等等）在雲服務端跑一跑試試。或者調成cpu模式在自己的筆記本上跑
最後一點，我自己也會做一些有趣的東西發表文章。比如利用生成模型設計椅子，最終的效果還是很有意思的。感興趣的可以不妨看看 https://
arxiv.org/pdf/2001.1171
5.pdf
4樓：高鵬
嘿嘿，深度學習伺服器可以用來幹什麼？
在我們做硬體的看來深度學習的機器又叫做GPU伺服器（專業人士別笑）
作為乙個非專業人士，我覺得拿來挖礦應該也是可行的。
深度學習gpu伺服器, 自己搭建 vs 租用, 那種划算
大灰狼 如果你是學生偶然性跑賽事或者是學習的話可以租賃GPU伺服器，比較划算以2080ti為例平均1小時大約3元 一天24小時 3 24 72元 包周算完折扣約450元左右 其中像是環境搭建 日常維護等都不需要你操心 如果你跑大型演算法或者是競賽衝排名需求gpu算力比較高，時長不久也就租吧 如果是長...
這樣的8路GPU深度學習伺服器是否有效能瓶頸？
看了一圈，樓上沒乙個買過他家的東西的。我買個一台，8個1080ti，基本沒什麼問題。當然卡的頻寬和cpu效能比較弱是真的但是根據你的具體問題都有辦法彌補 比如上ring all reduce這種 記憶體硬碟 cpu理論上也是 都是加錢可以換的。至於樓上說為啥不用p100v100的，價效比擺在這裡。還...
求乙個Titan Xp 四路的深度學習伺服器配置推薦？
Dexter 如何配置一台適用於深度學習的工作站？Dexter的回答 知乎 https www. 高鵬 四路Titan Xp，重點需要考慮一下電源和機箱，四張卡的功耗約為1000W，四個PCI E要用，那麼雙路CPU跑不掉了，記憶體的話按照某位大佬的說法是最低不能低於視訊記憶體總數，那麼就是12 4...