本文作者詳細描述了自己組裝深度學習服務器的過程,從 CPU、GPU、主板、電源、機箱等的選取到部件的安裝,再到服務器的設置,可謂面面俱到。作者指出,組裝者首先要弄清自己的需求,然后根據預算做出合理的選擇。
我剛開始學習 fast.ai 課程的第一部分——“Practical Deep Learning for Coders”,我想搭建自己的服務器來訓練模型,作為使用 AWS p2 和存儲的升級。我將會使用更大的數據集,并且我不希望在訓練模型時因為缺乏足夠的處理能力而等待數小時,因此構建自己的 DL rig 服務器對我來說是一個不錯的選擇,而且從長遠來看,它將為我節(jié)省大量的時間和金錢,而且可以積累組裝服務器的良好經驗。
組裝列出部件清單
在準備部件之前,你要弄清楚自己到底想從機器中得到什么。個人而言,我想獲得以下改進:
比 Amazon p2 更加強大
容納額外 GPU、RAM、存儲及定制液體冷卻的空間
可以用很久的硬件
預算控制在 3000 美元左右
我用 pcpartpicker.com來細化各個部件,因為它可以將對比和組裝其它部件變得非常簡單,而且還具備很不錯的部件兼容性檢查器。我將詳細解釋選擇每個部件的原因以及它們如何與整個系統(tǒng)協同工作。
GPU: GTX 1080 TI Hybrid因為你要使用顯卡來訓練模型,所以這是組裝過程中最重要的一部分,因此,GPU 越強大,你處理大型數據集的速度就越快。GPU 內存越大,處理能力也就越強(如:訓練速度更快,批尺寸更大……)。我為自己的服務器選了兩塊這種顯卡,因為我在預算里為它們預留了空間,這樣我就能用其中一塊顯卡訓練模型,讓另一個用戶在第二塊卡上訓練其模型。你可以根據自己的預算縮減 GPU 內存(1070、1060 等),防止與其它部件爭搶預算。Hybrid 1080 GPU 也不錯,因為除了大多數 GPU 具有的正常風扇冷卻之外,它還預裝了 aio 水冷系統(tǒng)。1080 TI 在滿負載運行時會過熱,因此,在訓練模型時,良好的冷卻系統(tǒng)對于延長顯卡壽命并保持其性能至關重要。關于顯卡選擇的更多細節(jié),請參見 ,該文幫助我真正了解了如何選擇適合深度學習環(huán)境的顯卡。
CPU: AMD Threadripper 1900x雖然你用顯卡訓練神經網絡,但 CPU 依然很重要,因為你要用它來進行數據準備等操作,因此那些多核 CPU 將有助于加快速度。我用的是“線程撕裂者”Treadripper,因為這是市面上非常新的一款多核 CPU(ThreadRipper 2 代有 32 個內核?。冶纫蛱貭杻r格低得多。1900x 是去年發(fā)布的基礎版 TR,它只有 8 個內核,不過我對這臺服務器的整體目標是保持它的可升級性。
需要注意的一點是,在選擇 CPU 時,要確保有 8 或 16 個 pcie 插槽供顯卡使用,這樣才能保證它們在低負載下發(fā)揮最好的性能,否則就有堵塞系統(tǒng)的風險。在高端 CPU 上,如果你的服務器中有 4 個顯卡,那么你就有足夠的 pcie 插槽。
主板:MSI X399 SLI Plus選擇這塊主板是因為它是一塊完整的 ATX 板,可容納 4 個 GPU,RAM 最多可達 128GB。正如我前面所說,這個服務器的主要目標之一是保持它可升級。
內存:32GB Corsair Vengeance LPX DDR4 (2 x 16GB)
內存越大,處理大型數據集就越容易。我的下一個升級計劃是再添加兩個 16GB RAM 內存條,這也是我沒有安裝四通道內存(4 個 8GB 內存條)的原因,盡管它會提高我的服務器的性能。
存儲:256GB Samsung SSD & 2TB HDD我把 Ubuntu、我的所有庫、我在 SSD 上正在使用的數據集以及手里的其它所有數據都存在 2TB 的機械硬盤上。
冷卻器:Corsair H100i v2 液體冷卻器“線程撕裂者”沒有備用冷卻器(如果你有 30 美元的余款,至少應該買一個便宜的二手冷卻器),所以我想要一個可以全天候使用的、便宜又容易維護的冷卻器。這款集各種優(yōu)點于一身的冷卻器非常容易安裝,而且非常可靠(在數十萬臺機組中,可能只有一兩臺發(fā)生冷卻液泄漏)、安靜。
電源:EVGA SuperNOVA 1000w 80 + Gold CerTIfied最好有一個功率超過技術要求的 PSU。PCPartpicker 的功率計算器能夠大致算出你需要多大的功率(我的服務器是 824w),然而它經常在數量上出錯,因此最好進行安全操作,以防你的計算機無法打開?!癎old CerTIfied”只是指 PSU 的效率(浪費了多少功率作為熱量)。
機箱:Corsair 760T Full Tower我選擇這個機箱是因為它的價格和內部空間大小。雖然它并不能提高你的模型訓練速度,但是透明的側面板和紅色的 LED 確實讓你看起來更酷。