深度学习机器配置
深度学习与传统机器学习的比较与对比
深度学习与传统机器学习的比较与对比深度学习（Deep Learning）和传统机器学习（Traditional Machine Learning）是当今人工智能领域中两种重要的学习方法。
深度学习以其强大的表达能力和高度自动化的特点受到了广泛的关注和应用。
本文将从数据需求、特征表示、模型结构和应用场景等方面对深度学习和传统机器学习进行比较与对比。
一、数据需求深度学习在训练过程中通常需要大量的高质量数据。
相比之下，传统机器学习对数据的要求较为灵活，可以通过人工特征工程来处理数据。
然而，对于深度学习而言，数据的质量对于模型的效果影响巨大，需要大量的准确标注的数据才能达到较好的性能。
二、特征表示传统机器学习通常依赖于人工提取的特征。
这种特征表示方式需要领域专家的经验和知识，并且可能在不同的任务中需要重新设计特征。
而在深度学习中，模型可以自动学习特征的表示，减少了人工设计特征的工作量，并且能够根据不同的任务进行自适应学习。
三、模型结构在传统机器学习中，常见的模型包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（Naive Bayes）和决策树（Decision Tree）等。
这些模型通常涉及到一些输入特征之间的关系和权重。
而深度学习采用了一种分层的结构，通过多层非线性变换来表示复杂的数据分布。
常见的深度学习模型包括多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN）等。
四、应用场景传统机器学习在许多领域取得了显著的成果，例如图像分类、文本分类和推荐系统等。
然而，对于更复杂的任务，如语音识别和自然语言处理等，深度学习由于其强大的表达能力和自适应学习能力，已经发展成了主流方法。
此外，深度学习在计算机视觉领域的物体检测和图像生成等任务上也取得了很大的成功。
综上所述，深度学习和传统机器学习在数据需求、特征表示、模型结构和应用场景等方面存在明显的差异。
深度学习以其强大的表达能力和自动学习能力在一些复杂任务上取得了非常好的效果，然而在数据需求和模型结构方面也存在一些局限性。
机器人工程硬件配置方案
机器人工程硬件配置方案一、硬件概况机器人是一种具有智能功能，可以执行各种任务的机械设备。
其核心是由硬件和软件组成的。
硬件是机器人的基础，决定了机器人的功能和性能。
因此，一个合理的硬件配置方案对于机器人的性能和功能有着至关重要的影响。
下面将详细介绍机器人工程的硬件配置方案。
二、硬件配置要求1. 高性能处理器机器人需要具有强大的计算和控制能力。
因此，需要选择一款高性能的处理器作为主控芯片。
一般来说，主控采用的CPU应该具备多核处理器，频率高，性能稳定，能够满足机器人各种任务的需求。
2. 多功能传感器机器人需要具备感知周围环境的能力，因此需要配备各种传感器。
例如，视觉传感器用于实现机器人的视觉识别和导航功能；声音传感器用于识别声音指令和环境声音；距离传感器用于检测前方的障碍物等。
因此，需要选择具有多功能的传感器，以满足机器人各种感知需求。
3. 高精度执行器机器人需要能够精确地执行各种动作和任务，因此需要具备高精度的执行器。
例如，舵机用于控制机器人的关节运动，需要具备高精度的位置控制和速度控制功能；电机用于实现机器人的移动和扭转，需要具备较大的扭矩和稳定的速度控制功能。
因此，需要选择高性能的执行器来满足机器人的各种运动需求。
4. 高效电源系统机器人需要提供稳定的电源供应，以保证其正常的工作和运行。
因此，需要选择高效的电源系统，满足机器人各种电能需求，并具备保护功能，保证机器人和使用者的安全。
5. 可拓展接口机器人需要能够与各种外部设备进行连接和通讯，以实现更加复杂和多样化的任务。
因此，需要具备各种可拓展接口，例如，USB接口用于连接外部存储设备和通讯设备；GPIO接口用于连接外部传感器和执行器；以太网接口用于连接局域网和互联网等。
因此，需要选择具有多种接口的硬件设备，以实现机器人的各种扩展需求。
三、硬件配置方案1. 处理器目前，市场上较为常用的机器人处理器有英特尔酷睿系列和NVIDIA Jetson系列。
深度学习技术的硬件要求与配置建议
深度学习技术的硬件要求与配置建议深度学习技术作为一种强大的机器学习方法，在人工智能领域得到了广泛应用。
然而，由于深度学习算法的计算复杂度和存储需求较高，所以对硬件的要求也相应增加。
本文将为您介绍深度学习技术的硬件要求，并提供相应的配置建议。
首先，深度学习算法对计算能力有较高的要求。
在训练深度学习模型时，需要进行大量的矩阵运算和浮点计算。
因此，一台配备有强大的GPU（图形处理器）的计算机往往是深度学习任务的首选。
由于GPU具备大量的并行计算单元，可以显著加速深度学习算法的运行速度。
目前，NVIDIA的GPU产品在深度学习领域应用广泛，如NVIDIA GeForce系列和NVIDIA Tesla系列。
其次，内存容量也是深度学习任务中的关键要素。
在进行模型训练时，需要加载大量的数据和模型参数到内存中，并进行反向传播计算。
因此，建议配置具备较大内存容量的计算机，以保证能够高效地处理大规模的数据和模型。
当前，一台配备16GB以上内存的计算机已经能够满足一般的深度学习任务需求。
存储器的速度和容量也对深度学习任务的效率产生着重要的影响。
深度学习模型的参数通常会存储在硬盘或固态硬盘（SSD）中，并在训练或推断过程中进行频繁的读写操作。
因此，选择高速、大容量的存储设备可以提高深度学习任务的整体性能。
此外，还建议采用RAID技术以提升数据存储的安全性和容错性。
网络的带宽和稳定性对于深度学习任务的数据传输也非常重要。
在进行深度学习模型的训练时，通常需要从云端或者相对较大的数据集中加载数据。
因此，具备高速、稳定的网络连接将大大减少数据传输的时间。
建议使用高速的宽带网络，并保持网络连接的稳定性，以提高深度学习任务的效率。
此外，合理的功耗和散热设计也是进行深度学习任务的关键。
运行深度学习任务时，GPU和CPU通常会高负载运行，产生大量的热量。
因此，需要配置有效的散热设备和散热系统，以保证计算机的稳定运行。
同时，合理控制计算机的功耗，以避免过高的功耗对硬件造成损害。
如何选择适合深度学习的电脑配置
如何选择适合深度学习的电脑配置近年来，深度学习在人工智能领域的应用日益广泛，越来越多的研究人员和工程师投入到深度学习的研究和开发中。
然而，深度学习任务的计算密集性和大规模数据处理需求对计算机硬件提出了挑战。
因此，选择适合深度学习的电脑配置成为了一个重要的问题。
本文将介绍如何选择适合深度学习的电脑配置。
一、选择适当的处理器深度学习任务对处理器的计算能力要求较高，因此选择一款性能强大的中央处理器（CPU）是至关重要的。
目前，市场上的CPU主要由Intel和AMD两大厂商生产。
其中，Intel的酷睿系列和AMD的锐龙系列都具有出色的性能表现。
在选择CPU时，可以参考以下几个指标：1. 主频：主频越高，处理器的计算能力越强。
因此，建议选择主频较高的CPU。
2. 核心数量：深度学习任务对多核心的处理器有较高的要求，因为多核心能同时处理更多的任务。
因此，建议选择核心数量较多的CPU。
3. 缓存大小：缓存是CPU存储和读取数据的临时区域，缓存大小越大，能够提供给CPU的数据越多，从而提升计算效率。
因此，建议选择缓存较大的CPU。
除了CPU，图形处理器（GPU）也是深度学习任务中的关键硬件组件。
二、配置适当的图形处理器（GPU）与传统的计算机任务不同，深度学习任务更倾向于使用图形处理器（GPU）进行计算。
因为GPU在并行计算方面有着很强的优势，在大规模数据处理中能够提供更高的计算性能。
目前，市场上主要有NVIDIA的GeForce和AMD的Radeon等GPU产品，其中NVIDIA的GPU在深度学习领域应用更为广泛。
在选择GPU时，可以参考以下几个指标：1. 计算能力：GPU的计算能力越高，表示它在深度学习任务中的性能表现越好。
可以通过查询厂商的官方网站或相关技术文档了解GPU的计算能力。
2. 显存容量：显存是GPU存储数据的关键组件，深度学习任务对显存容量要求较高，因为要处理的数据通常较大。
建议选择显存容量较大的GPU。
如何配置一台高效的GPU(深度学习)服务器
目前GPU深度学习服务器在AI、视频处理、科学计算等领域都有广泛应用。
随着NVIDIA推出更多的GPU硬件和工具软件，如何配置一台属于自己的GPU服务器，在开发者的工作中成为了重中之重。
文章大概：1、硬件平台的搭建o 深度学习服务器的性能需求o NVIDIA GPU的性能特点o 硬件环境的配置搭配要点2、软件环境的配置o 深度学习环境的系统配置，环境搭建o NVIDIA CUDA的安装o 介绍NVIDIA Deep Learning 相关SDK工具，包括类似于Transfer Learning Toolkit，CuDNN，CuBlas, TesnorRT…o NVIDIA GPU Cloud 介绍o 成熟的解决方案或者案例最近开始学习深度学习（Deep Learning）技术，特别是google的Tensorflow深度学习包开源后，深度学习已经成为大数据领域的重大计算革命，配合Teras顶层框架，使得Deep learning的学习成本降低。
（百度也开源了飞桨开源平台也不错）目前Deep learning技术应用越来越广，一切数据都是图，CNN卷积神经网络技术充满了神奇的计算魅力。
DL技术广泛应用于：图像处理、人脸识别、自动驾驶、聊天机器人、AI人工智能、机器语言翻译、图片推荐系统、声音处理、音乐作曲、机器写作等领域。
现今，日益完善的深度学习技术和-AI-服务愈加受到市场青睐。
与此同时，数据集不断扩大，计算模型和网络也变得越来越复杂，这对于硬件设备也提出了更为严苛的需求。
如何利用有限的预算，最大限度升级系统整体的计算性能和数据传输能力成为了最为重要的问题。
由于，做深度学习，需要很多科学计算学习包。
以及深度学习框架（tensorflow）我这里选择的是下载Anaconda（集成环境。
Anaconda installer archivehttps:///archive/）。
推荐配置如果您是高校学生或者高级研究人员，并且实验室或者个人资金充沛，建议您采用如下配置：主板：X99型号或Z170型号CPU: i7-5830K或i7-6700K 及其以上高级型号内存：品牌内存，总容量32G以上，根据主板组成4通道或8通道SSD：品牌固态硬盘，容量256G以上显卡：NVIDIA GTX 1080ti、NVIDIA GTX TITAN、NVIDIA GTX 1080、NVIDIA GTX 1070、NVIDIA GTX 1060 (顺序为优先建议，并且建议同一显卡，可以根据主板插槽数量购买多块，例如X99型号主板最多可以采用×4的显卡)电源：由主机机容量的确定，一般有显卡总容量后再加200W即可最低配置如果您是仅仅用于自学或代码调试，亦或是条件所限仅采用自己现有的设备进行开发，那么您的电脑至少满足以下几点：CPU：Intel第三代i5和i7以上系列产品或同性能AMD公司产品内存：总容量4G以上如果是先可以玩玩Keras文档说明中的几个案例，都有详细的代码和说明。
如何在Java中进行机器学习和深度学习模型的部署
如何在Java中进行机器学习和深度学习模型的部署在Java中进行机器学习和深度学习模型的部署通常涉及以下几个步骤：1.数据预处理在部署机器学习和深度学习模型之前，首先需要对数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据转换和特征工程等步骤。
在Java中，可以使用开源库如Weka和Apache Commons Math等进行数据预处理。
2.选择合适的模型在选择模型时，需要根据任务的特性和数据的特征来选择合适的机器学习或深度学习模型。
常见的机器学习模型包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等，而常见的深度学习模型包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
在Java中，可以使用开源库如Weka、DL4J 和Deeplearning4j等来构建和训练模型。
3.模型训练在选择了合适的模型之后，需要使用训练数据对模型进行训练。
在Java中，可以使用各种开源库提供的接口来进行模型训练，如Weka 和DL4J等。
训练模型时需要注意超参数的选择和模型评估，以获得最佳的模型性能。
4.模型部署模型训练完成后，需要将训练好的模型部署到实际的应用中。
在Java中，可以使用开源库如PMML和PFA等将模型导出为可部署的格式。
另外，可以通过Java API或Web服务的形式将模型嵌入到应用中，以实现模型的实时预测和推理。
5.模型优化和更新在模型部署之后，需要不断监测和优化模型的性能。
可以通过监控模型的预测结果，收集用户反馈等手段来评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和更新。
在Java中，可以使用各种开源库提供的接口来进行模型性能监控和优化。
总之，在Java中进行机器学习和深度学习模型的部署需要依托于各种开源库和工具，同时需要结合实际的问题和数据特征来选择合适的模型和工具。
通过以上步骤的实施，可以帮助开发者在Java平台上高效地部署和应用机器学习和深度学习模型。
如何在Matlab中进行机器学习与深度学习
如何在Matlab中进行机器学习与深度学习标题：应用Matlab进行机器学习与深度学习的实践指南导言：机器学习和深度学习作为人工智能领域的两个重要分支，正逐渐改变着我们的生活和工作方式。
在当今信息爆炸的时代，处理大量数据、提取有价值信息的需求越来越迫切。
而Matlab作为一种功能强大且易于使用的编程语言和开发环境，为我们提供了广泛的机器学习和深度学习工具，本文将介绍如何在Matlab中进行机器学习与深度学习，旨在帮助读者快速入门和实践应用。
第一章：Matlab简介及环境配置1.1 Matlab介绍1.1.1 Matlab的基本特点1.1.2 Matlab的应用领域1.2 Matlab环境配置1.2.1 安装Matlab1.2.2 配置Matlab工作环境第二章：机器学习基础知识2.1 机器学习概述2.1.1 机器学习的定义和分类2.1.2 机器学习的基本流程2.2 Matlab中的机器学习工具2.2.1 数据处理与可视化2.2.2 机器学习算法的实现与调用 2.2.3 交叉验证与性能评估第三章：机器学习实践3.1 数据预处理3.1.1 数据清洗3.1.2 数据标准化3.2 特征工程3.2.1 特征选择3.2.2 特征提取3.3 机器学习模型构建与训练3.3.1 监督学习算法3.3.2 无监督学习算法3.4 模型评估与优化3.4.1 评估指标3.4.2 参数调优第四章：深度学习基础知识4.1 深度学习概述4.1.1 深度学习的基本概念4.1.2 深度学习的发展历程4.2 Matlab中的深度学习工具4.2.1 深度学习框架介绍4.2.2 深度学习库的使用第五章：深度学习实践5.1 数据准备5.1.1 数据收集与预处理5.1.2 数据增强5.2 深度学习模型构建与训练5.2.1 常用深度学习模型5.2.2 模型训练与调优5.3 模型应用与部署5.3.1 模型的保存与加载5.3.2 模型的部署与应用结语：本文简要介绍了如何在Matlab中进行机器学习与深度学习的实践，从环境配置到基础知识再到实践应用给出了详细的指导。
显卡和人工智能为人工智能开发者推荐的显卡配置
显卡和人工智能为人工智能开发者推荐的显卡配置人工智能（AI）作为一项高度计算密集型的技术，对计算资源的需求非常大。
在进行人工智能开发时，显卡是不可或缺的硬件设备之一。
本文将介绍一些适合人工智能开发者的显卡配置，帮助他们进行高效的开发工作。
一、显卡在人工智能开发中的重要性在人工智能领域中，显卡扮演着重要的角色。
与传统的中央处理器（CPU）相比，显卡具备更强大的并行计算能力。
这一点对于进行大规模的矩阵运算、深度学习等人工智能任务至关重要。
因此，选择一款适合人工智能开发的显卡非常重要。
二、NVIDIA显卡在人工智能开发中的优势NVIDIA是一家在人工智能领域具有领先地位的公司，他们的显卡在人工智能开发中扮演着重要的角色。
NVIDIA的显卡使用了CUDA架构，这是一种针对并行计算的编程模型。
相比其他显卡品牌，NVIDIA显卡在人工智能开发中具备更好的性能和稳定性。
三、推荐的显卡配置1. NVIDIA GeForce RTX 3090NVIDIA GeForce RTX 3090是一款专为高性能计算和人工智能任务设计的显卡。
它采用了NVIDIA的新一代Ampere架构，拥有24GB的高速显存和10496个CUDA核心。
这种配置使得它能够在进行深度学习、神经网络训练等任务时表现出色。
2. NVIDIA GeForce RTX 3080与3090相比，NVIDIA GeForce RTX 3080在性能上稍逊一筹，但仍然是一款非常出色的选择。
它拥有10GB的显存和8704个CUDA核心，适用于进行中等规模的人工智能开发工作。
3. NVIDIA GeForce RTX 3070对于预算有限的人工智能开发者来说，NVIDIA GeForce RTX 3070是一个不错的选择。
它拥有8GB的显存和5888个CUDA核心，性能仍然足够强大，可以胜任大部分人工智能开发任务。
四、其他注意事项除了选择合适的显卡配置，人工智能开发者还需要考虑其他因素。
visionpro deep learning 使用手册
visionpro deep learning 使用手册VisionPro深度学习使用手册VisionPro是一款功能强大的深度学习软件，为用户提供了丰富的图像处理和分析功能。
本使用手册将向您介绍VisionPro深度学习的基本概念和使用方法，帮助您充分发挥该软件的优势，实现高效准确的图像处理。
一、深度学习简介深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，具有强大的图像识别和模式分析能力。
它能够从大量的数据中学习到复杂的特征表达，再通过训练得到的模型对图像进行分析和处理。
二、软件安装与配置1. 下载并安装VisionPro软件包；2. 运行软件，进行必要的配置设置；3. 导入训练数据和图像样本；4. 设定网络结构和参数。
三、模型训练1. 数据准备：收集并清洗合适的训练数据；2. 数据预处理：对训练数据进行预处理，如缩放、裁剪、增强等；3. 网络搭建：选择适合任务的网络结构，并配置网络参数；4. 损失函数选择：根据实际需求选择适合的损失函数；5. 模型训练：使用训练数据对网络进行训练，优化网络参数；6. 模型评估：使用验证数据对训练得到的模型进行评估和调优。
四、图像处理与分析1. 图像预处理：对待处理图像进行预处理，如去噪、增强、裁剪等；2. 特征提取：使用训练得到的深度学习模型提取图像中的特征信息；3. 物体识别与分类：根据特征信息进行物体识别和分类；4. 目标检测与定位：识别图像中的目标对象并进行准确定位；5. 图像分割与边缘检测：将图像分割成不同区域，识别图像中的边缘信息；6. 图像生成与重建：使用深度学习技术生成新的图像，或对图像进行重建。
五、应用案例1. 医疗影像分析：深度学习在医学影像的分析中具有广泛应用，可用于疾病诊断、病灶检测等；2. 工业质检：通过识别和检测缺陷进行产品质量控制；3. 无人驾驶：利用深度学习进行图像识别和场景理解，实现自动驾驶；4. 安防监控：对监控图像进行实时检测和分析，提高安全性能；5. 智能机器人：深度学习为机器人提供了视觉感知和识别的能力，实现人机交互。
deeplabv3+环境搭建与训练
一、概述深度学习技术的不断发展与应用，为图像语义分割领域带来了许多创新，其中DeepLabv3+是一种有效的图像语义分割模型。
在本文中，我们将探讨DeepLabv3+模型的环境搭建与训练，旨在为读者提供一种系统化的学习与实践路径。
二、环境搭建1. 硬件设备准备在搭建DeepLabv3+模型的环境之前，首先需要准备一台配置较高的计算机或者服务器，保证其具备较强的运算能力和大内存容量，以满足深度学习模型训练的需求。
建议使用NVIDIA的GPU加速设备，以提高训练效率。
2. 软件环境配置操作系统：推荐使用Ubuntu或者CentOS操作系统，因为它们在深度学习领域有着较好的兼容性和稳定性。
CUDA和cuDNN：安装适配当前GPU的CUDA和cuDNN，以保证深度学习框架的加速能力。
Python环境：搭建Python环境，安装对应的深度学习框架和相关依赖包，如TensorFlow、PyTorch等。
3. 深度学习框架安装针对DeepLabv3+模型，我们可以选择TensorFlow或者PyTorch作为深度学习框架，在搭建环境时需要安装对应的版本，并配置好相应的GPU加速支持。
三、数据准备1. 数据集获取在训练DeepLabv3+模型之前，需要准备一个符合需求的数据集，包括训练集、验证集和测试集。
可以从开源数据集中获取，也可以根据自身需求进行定制数据集的构建。
2. 数据预处理对数据进行预处理是为了提高训练效果，可以对图像进行resize、裁剪、增强等处理，同时也需要对标签数据进行相应的处理，确保数据格式与模型要求相匹配。
四、模型训练1. 参数设置在开始训练前，需要对模型的参数进行合理设置，包括学习率、迭代次数、批量大小等，以达到较好的训练效果。
2. 损失函数选择根据实际需求选择合适的损失函数，一般来说，在图像分割任务中常用的损失函数包括交叉熵损失、Dice损失等，根据需求选择合适的损失函数。
3. 模型训练利用准备好的数据集对DeepLabv3+模型进行训练，监控训练过程中的指标变化，如loss值、准确率等，实时调整模型参数以提高训练效果。
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深度学习机器配置
方案一：配置一个“本地服务器”–通俗来说就是一台“高配”电脑。
优点：比较自由，不受约束。
缺点：价格昂贵，需要考虑金钱问题。
（配置一台初级的深度学习主机大概需要左右）
适用情况：
1）你本人有充足的的资金；
2）需要发表论文，多次训练自己的Model；
3）尝试运行别人的Model；
4）想要从事深度学习领域的研究；
方案二：配置一台自己的“云服务器主机”
优点：可以按照项目的需要选择合适的配置，比较灵活。
缺点：针对个人来讲，价格还是比较贵的。
适用情况：
1）由于项目的需要，需要使用到深度学习，需要训练Model；
2）初创企业
注：根据我个人的了解，当前云服务器的计费方式主要有两种：按时计费、按月计费和按年计费。
国内有的公司提供了相应的GPU服务器和FPGA服务器平台，但是还处于测试阶段。
方案三：配置一个“深度学习集群”
优点：更快更高效的获得自己的Model,即加快开发的效率；
缺点：对于个人来讲不太现实，一般是大公司的选择；
适用情况：
1）具有雄厚基金的大公司，如BAT等都有自己的深度学习集群平台和自己的深度学习框架；2）深度学习领域的初创公司；以上就是3种训练Model的方式，下面我将会给出一些有用的云服务器连接，感兴趣的同学可以自己探索。
百度AI云服务器，支持PaddelPaddel和Tensorflow
腾讯云服务器，支持GPU云服务器和FPGA云服务器，后者处于内测阶段
阿里云服务器，支持GPU云服务器和FPGA云服务器，后者处于内测阶段
华为机器学习云服务器
微软云服务器，国内不支持GPU服务器，北美支持
联众集群，一个专业的GPU集群解决方案提供商
配置深度学习主机
要配置一台深度学习主机，需要选择合适的CPU、GPU、内存条、固态硬盘、电源、散热、机箱、主板等（最好支持PICE，应用于多GPU的其概况下）。
GPU：即图像处理单元，最为一个并行处理器，起初是专门用来处理图像的，但是由于大数据的驱动，如今的它已经广泛的应用到了多个领域中，包括“深度学习”“智能驾驶”“VR”等。
由于它可以利用多个线程来进行高速的矩阵运算，而深度学习中会涉及到很多的矩阵运算。
这正是它的用武之地。
因此选择一个合适的GPU变得“至关重要”。
深度学习中常用的GPU包括：GTX960，GTX970，GTX1080，TiTan x，GTX1080Ti等，以上的GPU都属于GeForce系列，进行“单浮点运算”，都是一些比较新的型号具有很强的性能，按照以上的顺序性能依次提升，最主要的改变是在“架构和SM（线程个数）”方面，960,970都属于“Maxwell架构”，而后三者都是“Pascal架构”。
他们的价格也是逐渐升高，需要根据自己的资本选择合适的GPU。
总之“一个好的GPU可以将你的训练时间从几周缩减成几天”。
CPU：作为一个高速的串行处理器，常用来作为“控制器”使用，用来发送和接收指令，解析指令等。
深度学习为什么需要CPU？
最主要的原因是：由于GPU内部结构的限制，使得它比较适合进行高速的并行运算，而并不适合进行快速的指令控制，而且许多的数据需要在GPU和CPU之间进行存取，这就需要用到CPU，因为这是它的强项。
内存条：主要进行CPU和外设之间的数据交换，它的存取速度要比硬盘快好几倍，但是价格比较昂贵，通常会和容量成正比。
通常选择16GB，如果有足够的资金，可以考虑购买一个32GB的内存，这会在训练较大的模型时展现它的优势。
主板：用来组装电路的PCB板，对于深度学习来讲，最重要的就是内存和PCIE的卡槽，集群深度学习
在模型并行化（model parallelism ）方法里，分布式系统中的不同机器负责单个网络模型的不同部分——例如，神经网络模型的不同网络层被分配到不同的机器。
在数据并行化（data parallelism ）方法里，不同的机器有同一个模型的多个副本，每个机器分配到数据的一部分，然后将所有机器的计算结果按照某种方式合并。
假设有一个多GPU集群系统。
我们可以在同一台机器上采用模型并行化（在GPU之间切分模型），在机器之间采用数据并行化。
何时使用分布式深度学习
分布式的深度学习并不总是最佳的选择，需要视情况而定。
分布式训练并不是免费——由于同步、数据和参数的网络传输等，分布式系统相比单机训练要多不少额外的必要开销。
若要采用分布式系统，我们则希望增添机器带来的收益能够抵消那些必要开销。
而且，分布式系统的初始化（比如搭建系统和加载数据）和超参数调优也比较耗时。
因此，我们的建议非常简单：继续用单机训练网络模型，直到训练时间过长。
有两种原因可能导致网络模型的训练时间过长：网络规模太大或是数据量太大。
事实上，若这两者不匹配（大模型配小数据，小模型配大数据）这可能导致欠拟合和过拟合—— 都将导致最终训练得到的模型缺少泛化能力。