实验室没有服务器如何跑深度学习模型

实验室没有服务器可以用Googlecolab跑深度学习模型。具体 *** 作步骤如下：
1、创建colab文件：进入Google云盘后，创建一个colab文件。第一次使用，会存在colab选项不显示的情况，点击关联更多应用即可。点击colab选项后会跳转到一个页面，与jupyter基本一模一样，可输入代码段，能连接服务器，有文件目录、colab文件名和使用选项。
2、配置colab环境：点击修改后点击笔记本设置就可以配置gpu了，硬件加速选择gpu，点击连接即配置好环境，将Googledrive的云空间连接起来，就有了drive文件夹，现在配置已经全部完成。
3、配置完成就可以使用Googlecolab跑深度学习模型了，gpu是k80计算速度慢，可以再新建一个colab文件，两三次就可以开到p100了。gpu用完的场景，需要1天时间恢复，可以再弄一个谷歌账号重复上述 *** 作。

深度学习服务器/工作站，不能单独考虑硬件配置高低，以及预算多少，要根据使用者的类型，配置合理的硬件，硬件配置至少分为两个类型：

一、深度学习开发工作站/服务器 

基本要求：

1）处理器:8核或以上

2）内存：64G内存或以上

3）GPU：1-4块GTX1080Ti,GTX Titan XP/V,Quadro GP100

4）系统硬盘：选用高速的SSD固态硬盘

二、深度学习训练工作站/服务器 

基本要求：

1）处理器:8核或以上

2）内存：128G内存以上

3）GPU：4-10块Tesla系列GPU（K40,K80,P100,V100）

4）系统硬盘：选用高速的SSD固态硬盘组阵列（工作站：要求噪音小，适合办公室使用，服务器：要求密度高，噪音大，一般适用于机房）

没必要，如果咱们要求服务器的安全性高，不能断电，可以配置双电增加安全性。如果咱们服务器用的时候开机，不用的时候关机，安全性要求低的时候可以不要。不过还是加个电源还是好点的߅也差不了多少钱。
配置深度学习服务器建议考虑蓝海大脑，感觉他们做事情很职业很负责，沟通也比较顺畅。是异构计算的高性能超算平台公司，专注为企业数据中心、云计算、人工智能、边缘计算、生命科学等领域的高性能服务商。毕竟是个大件，还是要找专业的公司靠谱一些。

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性

熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练就是在成千上万个变量中寻找最佳值的计算。这需要通过不断的尝试识别，而最终获得的数值并非是人工确定的数字，而是一种常态的公式。通过这种像素级的学习，不断总结规律，计算机就可以实现像人一样思考。因而，更擅长并行计算和高带宽的GPU，则成了大家关注的重点。

很多人认为深度学习GPU服务器配置跟普通服务器有些不一样，就像很多人认为做设计的机器一定很贵一样。其实只要显卡或者CPU满足深度学习的应用程序就可以进行深度学习。由于现在CPU的核心数量和架构相对于深度学习来说效率会比GPU低很多，所以大部分深度学习的服务器都是通过高端显卡来运算的。

这里谈谈关于深度学习GPU服务器如何选择，深度学习服务器的一些选购原则和建议：

1、电源：品质有保障，功率要足够，有30~40%冗余

稳定、稳定、还是稳定。一个好的电源能够保证主机再长时间运行不宕机和重启。可以想象一下，计算过程中突然重启，那么又要重来，除了降低效率，还影响心情。有些电源低负载使用的时候可能不出问题，一旦高负载运行的时候就容易出问题。选择电源的时候一定要选择功率有冗余品质过硬，不要功率刚刚好超出一点。

2、显卡：目前主流RTX3090,最新RTX4090也将上市

显卡在深度学习中起到很重要的作用，也是预算的一大头。预算有限，可以选择RTX3080 /RTX3090/RTX4090(上月刚发布，本月12日上市)。预算充足，可以选择专业深度学习卡Titan RTX/Tesla V100 /A6000/A100/H100（处于断供中）等等。

3、CPU：两家独大，在这要讲的是PC级和服务器级别处理器的定位

Intel的处理器至强Xeon、酷睿Core、赛扬Celeron、奔腾Pentium和凌动Atom5个系列，而至强是用于服务器端，目前市场上最常见的是酷睿。当下是第三代Xeon Scalable系列处理器，分为Platinum白金、Gold金牌、 Silver 银牌。

AMD处理器分为锐龙Ryzen、锐龙Ryzen Pro、锐龙线程撕裂者Ryzen Threadripper、霄龙EPYC，其中霄龙是服务器端的CPU，最常见的是锐龙。当下是第三代 EPYC（霄龙）处理器 ，AMD 第三代 EPYC 7003 系列最高 64核。

选择单路还是双路也是看软件，纯粹的使用GPU运算，其实CPU没有多大负载。考虑到更多的用途，当然CPU不能太差。主流的高性能多核多线程CPU即可。

4、内存：单根16G/32G/64G 可选，服务器级别内存有ECC功能，PC级内存没有，非常重要

内存32G起步，内存都是可以扩展的，所以够用就好，不够以后可以再加，买多了是浪费。

5、硬盘：固态硬盘和机械硬盘，通常系统盘追求速度用固态硬盘，数据盘强调存储量用机械盘

固态选择大品牌企业级，Nvme或者SATA协议区别不大，杂牌固态就不要考虑了，用着用着突然掉盘就不好了。

6、机箱平台：服务器级别建议选择超微主板平台，稳定性、可靠性是第一要求

预留足够的空间方便升级，比如现在使用单显卡，未来可能要加显卡等等；结构要合理，合理的空间更利于空气流动。最好是加几个散热效果好的机箱风扇辅助散热。温度也是导致不稳定的一个因素。

7、软硬件支持/解决方案：要有

应用方向：深度学习、量化计算、分子动力学、生物信息学、雷达信号处理、地震数据处理、光学自适应、转码解码、医学成像、图像处理、密码破解、数值分析、计算流体力学、计算机辅助设计等多个科研领域。

软件： Caffe, TensorFlow, Abinit, Amber, Gromacs, Lammps, NAMD, VMD, Materials Studio, Wien2K, Gaussian, Vasp, CFX, OpenFOAM, Abaqus, Ansys, LS-DYNA, Maple, Matlab, Blast, FFTW, Nastran等软件的安装、调试、优化、培训、维护等技术支持和服务。

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1+1电源配置；2+1电源配置；2+2电源配置。要看该服务器最多可以接驳几个电源模块，该服务器的用途和重要程度。对于重要的且不宜停机检修的服务器，在资金允许的情况下，应该配足冗余电源。具有冗余电源模块的服务器，当其中一个电源模块发生故障时，冗余电源会立即投入运行，同时主板蜂鸣器会发出报警声。

服务器是一种高性能计算机，它是网络的节点，主要用来存储、处理网络上80％的数据、信息，因此也被称为网络的灵魂。服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在各方面的要求都比较高。服务器就像是邮局的交换机，而微机、笔记本、PDA、手机等固定或移动的网络终端，就如散落在家庭、各种办公场所、公共场所等处的电话机。我们与外界日常的生活、工作中的电话交流、沟通，必须经过交换机，才能到达目标电话。同样如此，网络终端设备如家庭、企业中的微机上网，获取资讯，与外界沟通、娱乐等，也必须经过服务器。

选服务器的话可以选择亿万克服务器，性价比高，算力强：业界最先进的X86平台，搭载最强悍的算力引擎，业界国内领先！延时低：自主独有存储管理软件，轻松处理各种并发热数据，业界国内领先！

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。

支持深度学习服务器定制，欢迎了解更多解决方案：网页链接

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