小白求教深度学习电脑配置

深度学习的配置是需要一些投入的，所以应该分阶段来购买配置比较合理。

初学者：

台式机，内存8G，16G左右，GPU用GTX1050，没有也是可以的，剩下的你开心就好

理由：刚刚学习深度学习，所以需要打好理论知识基础，简单的深度学习例子跑跑，熟悉算法，提高兴趣就可以了。MNIST和CIFAR10的图像分类等等作为入门的例子，并不需要太大的计算力，加上现阶段因为人工智能和比特币的热潮，加上吃鸡游戏风靡，所以高端显卡有点贵。

已入门：

台式机 内存32G  GTX1080Ti 固态硬盘

理由：这一阶段的时间，主要耗费在数据训练，数据清洗（如果有的话），一个好的GPU可以帮助你节省大量的训练时间，固态硬盘可以更快的读写文件

专业级别

研究者以及企业属于这个范畴，其他不说了，能多好就多好，只说下GPU，主要就是使用Titan啊，Teras啊这种级别的显卡，价格高的不要不要的，推荐使用云服务的GPU服务器吧

希望以上回答可以帮到你

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。

深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。

当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。

当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。

RAKsmart云服务器有美国硅谷、美国洛杉矶、香港和日本四个机房，不同机房不同配置价格也不一样，性能配置越高价格也越高。从几十元一年到十几万元一年不等，有按月付、季付、半年付、年付多种账单周期可选。RAKsmart云服务器不但为广大用户推出了七折优惠码，而且还有购买美国云服务器等产品最低仅1美元/月的活动，这个价格应该说很便宜了。

没有gpu用云服务器运行深度神经网络。深度学习可以理解为深度神经网络进行机械学习，这种情况必须得用GPU，还得好几块，同时还得搭配容量更大的内存，如果没有GPU，用云服务器跑深度学习也可以。

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