做深度学习，需要什么样的CPU，满足什么样的要求呢？

当你在GPU上跑深度网络时，CPU进行的计算很少，但是CPU仍然需要处理以下事情：
（1）数据从存储系统调入到内存的解压计算。
（2）GPU计算前的数据预处理。
（3）在代码中写入并读取变量，执行指令如函数调用，创建小批量数据，启动到GPU的数据传输。
（4）GPU多卡并行计算前，每个核负责一块卡的所需要的数据并行切分处理和控制。
（5）增值几个变量、评估几个布尔表达式、在GPU或在编程里面调用几个函数——所有这些会取决于CPU核的频率，此时唯有提升CPU频率。
我们是用蓝海大脑水冷工作站主要用在地质遥感。四块NVIDIA英伟达A100水冷工作站做深度学习，速度也不错，静音效果很好可以考虑下。

做深度学习的话，我还是可以有立场说些的。因为我们实验室当时就遇到了这些问题，选择深度学习GPU显卡时建议选择专门做液冷的A100或者RTX3090、RTXA6000、RTXA40等卡，蓝海大脑的液冷GPU服务器具有高性能，高密度⌄扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，还可以选择，毕竟能可以选择也是很好的,芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光、英伟达、Intel、AMD。完全定制啊，敲开心。适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，满足客户全场景需求。技术人员给的建议都非常受用。

CPU和主板支持什么内存就插哪种。主要参数就是类型，ddr4，ddr3这种的表示。频率要看主板支持多大，在主板BIOS设置中要设置才会倍频，要不白买高频率的了。

内存大小，当然越大越好！还是那句话看主板支持多大的内存。一般16g一个人用足够，多个人怎么也得32g吧。毕竟matlab有时还是会用到的,内存别太小。

一般就是看威刚，金士顿，芝奇，海盗船这几个牌子，芝奇，海盗船用的晶元据说好一些，金士顿也有骇客神条，还是看预算吧，一般不会差太多钱。

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1、深度学习，首先要学会给自己定定目标（大、小、长、短），这样学习会有一个方向；然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
2、可以学习掌握速读记忆的能力，提高学习复习效率。速读记忆是一种高效的学习、复习方法，其训练原理就在于激活“脑、眼”潜能，培养形成眼脑直映式的阅读、学习方式。速读记忆的练习见《精英特全脑速读记忆训练》，用软件练习，每天一个多小时，一个月的时间，可以把阅读速度提高5、6倍，记忆力、注意力、思维、理解力等也会得到相应的提高，最终提高学习、复习效率，取得好成绩。如果你的阅读、学习效率低的话，可以好好的去练习一下。
3、要学会整合知识点。把需要学习的信息、掌握的知识分类，做成思维导图或知识点卡片，会让你的大脑、思维条理清醒，方便记忆、温习、掌握。同时，要学会把新知识和已学知识联系起来，不断糅合、完善你的知识体系。这样能够促进理解，加深记忆。
4、做题的时候要学会反思、归类、整理出对应的解题思路。遇到错的题（粗心做错也好、不会做也罢），最好能把这些错题收集起来，每个科目都建立一个独立的错题集（错题集要归类），当我们进行考前复习的时候，它们是重点复习对象，保证不再同样的问题上再出错、再丢分。

个人觉得现在市面上的风冷已经不能满足深度学习GPU服务器的散热要求，需要转向新的技术以此满足深度学习训练服务器散热的需求。蓝海大脑液冷服务器 HD210 H系列突破传统风冷散热模式，采用风冷和液冷混合散热模式——服务器内主要热源 CPU 利用液冷冷板进行冷却，其余热源仍采用风冷方式进行冷却。通过这种混合制冷方式，可大幅提升服务器散热效率，同时，降低主要热源 CPU 散热所耗电能，并增强服务器可靠性。经检测，采用液冷服务器配套基础设施解决方案的数据中心年均 PUE 值可降低至 12 以下。是个不错的选择⌄

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