是的，你可以在一个39美元的树莓派板子上运行TensorFlow，你也可以在用一个装配了GPU的亚马逊EC2的节点上跑TensorFlow，价格是每小时1美元。是的，这些选择可能比你本身攒一台机械要更实际一点。 然则如不雅你和我是一样的人，你绝对想本身攒一台奇快无比的深度进修的电脑。

好吧，一千块钱对于一个DIY项目来说是太多了。然则一旦你把机械搞定，你就能构建数百个深度进修的应用啦，大年夜拥有增强大年夜脑的机械人到艺术创作（至少这是我为花这些钱找的来由）。最差的来由也是，这个机械至少能轻松打败那个2800美元的Macbook Pro标记本。除了用电多一点，所有的机能都比Macbook强。别的┞封台电脑很轻易被进级，大年夜而能包管它的机能可以领先标记本好几年。

大年夜上世纪80年代后我就再没攒过电脑。我也相当担心花好几百块，最终搞一堆我本身装不出来的零件（或是攒出来了，但可能没法正常工作）。不过我要告诉你，攒机是可以的！别的，全部过程也很好玩。最后你能拥有一台通用的电脑，并能做猜测，同时比标记本快20多倍。

下面是购买清单和一些细节建议 ：

◇主板

有不合的尺寸规格。因为我不想用多个GPU，所以最便宜最小的主板标准尺寸是mini-ITX，对这个项目是够用了。我的最低请求是要有一个PCIe插槽给GPU用，有两个DDR4的内存插槽。最后我买的是华硕的 Mini ITX DDR4 LGA 1151 B150I PRO GAMING/WIFI/AURA主板，在亚马逊上卖125美元。还附送了一个WiFi的天线。这对于在地下室里用这个电脑是太便利了。

◇机箱

机箱不太重要，也异常便宜。因为DIY电脑的重要客户都是游戏玩家，所以机箱的外形和色彩也是八门五花。机箱的尺寸应当和主板配套，所以我的机箱须要支撑mini-ITX。我买的是Thermaltake Core V1 Mini ITX Cube机箱，在亚马逊上卖50美元。

◇内存

这个带LED灯的内存条让我多花了5美元，因为亚马逊的用户评价上说“对于没法在机箱里装足够多LED灯的，这个内存是最佳选择。”如不雅你如我一样是在地下室里攒机，也不在乎机箱琅绫擎的美感，那你肯定会异常难在机箱里找到零件。

◇CPU

我看了一下网上的CPU评测比较，认为比较慢的CPU应当没什愦问题，因为我没什么义务是要高速CPU的（除了练习神经收集，而我会用GPU来练习）。但我也受不了一台电脑，琅绫擎有一个相对其他部件落后三代的CPU。最后我花了214美元买了Intel I5-6600 CPU。

大年夜部分亚马逊上能找到的CPU都是合适的。我没花额外的20美元去买I5-6600K。与I5-6600型比拟，除了能超频，其他功能都一样。但经由过程体系靠得住性来换取10%的速度晋升对于我来说是够猖狂的。不过我承认，在我开端想着本身攒机后，我有些懊悔了。所以谁知道哪？攒机会改变你的生活样式。可能买一个可超频的CPU会少一些懊悔。但另一方面，也许去除掉落多余的选择能保护你本身，不会本身作逝世。

◇硬盘

这些硬盘让我意识到，苹不雅是多么会宰人。为了Macbook Pro有250G的额外硬盘容量，你要花200美元！

◇显卡/GPU

选哪款显卡是最重要也是最难的问题。对于几乎所有的机械进修应用，你都须要一个英伟达的显卡，因为只有英伟达有最重要的CUDA框架和CuDNN库，所有的机械进修框架（包含TensorFlow）都依附它们。

作为一个非GPU专家，我发明与之相干的名词术语是够让人糊涂的。但下面是异常根本的选购指标。

可能对深度进修最重要的指标就是显卡的显存大年夜小。如不雅TensorFlow不克不及把模型和当前批次的练习数据存进GPU的显存，它就会掉败并转向应用CPU，大年夜而让GPU变成废料。

别的一个重要的┞峰酌就是显卡的架构。英伟达最泻??推出的架构叫“Kepler”，“Maxwell”和“Pascal”。这些架构的重要差别就是速度。例如根据这个基准评测，Pascal Titan X的速度是Maxwell Titan X的两倍。

机械进修的大年夜部分论文都是用的TITAN X显卡。机能不错，不过够贵，都要1000美元以上，哪怕是旧一点的版本。大年夜部分搞机械进修且没若干涉算的人都用的英伟达的GTX 900系列（Maxwell）或是GTX 1000系列（Pascal）。

想找出一块显卡的架构，你可以看看竽暌耿伟达的那个极其让人混淆的定名体系：9XX卡应用的是Maxwell架构，而10XX是用的Pascal架构。但一个有更高的主频和更大年夜的显存980可能照样比一个1060要快。

你可能必须对不合架构的英伟达GPU有所懂得。但最重要的是，无论是9XX照样10XX显卡，都邑比你的标记本快一个数量级。不要被这些选项搞晕了，如不雅你还没有效过GPU，用它会比你现有的体系要快很多。

我买的是GeForce GTX 1060显卡，3GB显存，花了195美元。用它比我的Macbook要快近20倍。但对有些应用，它照样有时会出现显存内存不足的情况。所以我也许应当多花60美元来买一个GeForce GTX 1060 6GB显存版。

◇电源

我还记得我工作的第一家创虻公司是把办事器放到壁橱琅绫擎的。即使隔着壁橱的门，电扇的噪声照样出奇的大年夜。如许的日子似乎是早已以前了。不过650瓦的电源让你的机械耗能是标记本的10倍，而能量老是要找到一个出口的处所。可能不是必须的，然则我照样用35美元买了一个超等的散热器——Master Hyper 212 EVO。这让CPU始终运行在低温状况，且体系超等安静。

◇概览

Component Price Graphics Card $195 Hard Drive $50 CPU $214 Case $50 Power Supply $85 Heat Sink $35 RAM $129 Motherboard $125 Total $883

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本文标题：用不到1000美元攒一台深度学习用的超快的电脑：继续深度学习和便宜硬件的探奇！

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