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  1. GPU，对于深度学习，GPU是最重要的，由于目前只有nvidia显卡支持Cuda，因此别无他选，参考多篇博文，目前在kaggle获奖得主推荐使用RTX2070，考虑未来的扩展性，我选择了RTX2070Super；

  2. CPU，就深度学习而言对于CPU的要求并不高，AMD和Intel都可以，同样性能的CPU，Intel价格大概是AMD的两倍左右，但是作为强迫症患者，我还是选择了Intel i7 9700k，但是超频好像真的是有些性能冗余；

  3. 主板，主板同样要求并不高，但是要适配所选用的CPU和GPU，如果为了防止以后单显卡容量不足而采用双显卡，需要选用支持双显卡的主板，我选择了微星z390a-pro，优点是便宜(但是微星这个主板对Linux的支持好像并不是特别好)；

  4. 内存，内存至少要与GPU显存容量相同；

  5. 硬盘，对于深度学习来讲，另一个较为重要的因素就是数据集，考虑到目前动匝上G到数十G的数据集，为了存储数据集，需要加装硬盘；

  6. 固态，为了提高操作系统加载速度，当然，如果固态足够就不需要硬盘了；

  7. 电源，电源的选择需要能够带动系统的运行即可，计算方法为，电源额定功率=GPU额定功率+CPU额定功率+100w左右的冗余量，RTX 2070Super额定功率为600w，因此选择750够用；

  8. CPU散热器及机箱，机箱的选择只要注意显卡限长的要求。

总结配置清单

| 项目 | 配置 |

| — | — |

| GPU | 索泰 RTX2070 Super |

本文标签： 深度 机器 最新 RTX2070Super

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