配个深度学习的服务器，需要多大内存起步？

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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个人感觉不会有啥本质差别。如果有差别的话，那基本上就可能是：(1) 你用的底层数学库不一样，而这些底层数学库的速度不同。比如说Atlas和MKL，一般MKL完胜。(2) 你用的编译器优化能力不同。

CPU是一个有多种功能的优秀领导者。它的优点在于调度、管理、协调能力强，计算能力则位于其次。而GPU相当于一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。
当需要对大数据bigdata做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。
GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。
简而言之，CPU擅长统领全局等复杂 *** 作，GPU擅长对大数据进行简单重复 *** 作。CPU是从事复杂脑力劳动的教援，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。
深度学习是模拟人脑神经系统而建立的数学网络模型，这个模型的最大特点是，需要大数据来训练。因此，对电脑处理器的要求，就是需要大量的并行的重复计算，GPU正好有这个专长。

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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