至薄无双 4片影驰无双显卡打造的深度学习主机

　　对于大部分深度学习从业者来说，PC性能的高低将决定他们的工作进度的快慢。如果能够拥有一台搭载多个GPU核心的服务器，不仅能事半功倍，还可以腾出更多时间来体验生活的乐趣。如果现在你还在用CPU跑各类运算，相信我，你的人生将变得极其短暂，并且痛不欲生！

　　我们常见的深度学习主机大部分来自于利用NVIDIA发售的DIGITS DEVBOX，它不仅售价高昂，且不具备多余的升级空间，这将为使用者日后的拓展带来极大不便。而事实上，任何一台带有CUDA显卡的计算机，都可以用作深度学习，只是GPU的好坏决定了运算速度的快慢而已。

　　在深度学习中，GPU加速运算的关键就在于显存带宽、CUDA的个数和显存的大小，其中显存带宽影响较大。得益于Pascal架构的革新，新一代10系显卡的显存带宽、CUDA个数和显存都有了很大增长，即使相较于专业的TESLA也差距渐小。以至于许多深度学习工作者，愿意花钱购买新一代的10系显卡，来搭载自己的工作平台。

　　在参考了《Which GPU(s) to Get for Deep Learning》一文后，我决定使用GTX 1070 来搭建我的深度学习主机。就目前来说，最优秀的显卡当然是GTX Titan X和GTX 1080Ti，但在开销相同的情况下，购买GTX 1070 能够让我获得更多的CUDA核心和显存。