Deep Learning hardware

Requirement¹

• Memory: $\gt$ 8G;
• Graphics card: $\gt$ 1 unit CUDA
• OS: Ubuntu 16.04??
• PC²³: 最好是台式机

Computing power

Solution 1: GPU⁴

• High Budget GPU: Titan XP, Amazon, Price: $1,649.99
• Medium Budget GPU: GeForce GTX 1080 Ti 8G, Amazon

8GB有点小，但对很多任务都足够了，比如足够应付Kaggle比赛里大多数图像数据集合自然语言理解（NLP）的任务。⁷

• Medium Budget GPU: GeForce GTX 1060 6G, Amazon, Price: about $318.04
• Small Budget GPU: GeForce GTX 1050 TI, Amazon, Price: $157.99

Solution 2: Cloud⁴⁵

Using a cloud service is a good choice for getting started. But note that building a local deep learning rig does become cost effective if you need to train models for 1500+ hours. See Andrej Karpathy’s setup if you want to give it a try.⁵

• AWS: AWS上的GPU比较慢（GTX 1080速度是AWS GPU的四倍）⁷

  • On demand
  • Reserved
  • Spot

• Google Cloud

• Floyd

Comparison: AWS vs. Google Cloud

• AWS: 2 CPU, 8GB RAM, $69/Month, Pay per hour
• Google Cloud: 2 CPU, 8GB RAM, $52/Month, Pay per minute

写在最后

购买前最好在pcpartpicker.com上列好清单，网站可以自动检查兼容性。⁸
初期，我打算先在AWS上测试模型⁹，计算一下时间复杂度，如果有必要再考虑是否自己搭建一台Local DL Machine吧。

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¹. 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ ↩

². 学习tensorflow，买什么笔记本好？ ↩

³. 15寸macbook pro如何使用CUDA对深度学习进行gpu加速？ ↩

⁴. YouTube|How to Train Your Models in the Cloud by Siraj Raval ↩

⁵. What is best cloud solution for deep learning? ↩

⁶. Local DL rig of Andrej Karpathy’s setup:List ↩

⁷. 哪些GPU更适合深度学习和数据库？ ↩

⁸. 成本14,000元，如何自己动手搭建深度学习服务器？ ↩

⁹. 在AWS上配置深度学习主机 ↩