深度学习装机配置

深度学习是近年来颇为火热的技术，其广泛应用于图像处理、自然语言处理、语音识别等领域。而要运行深度学习算法，需要一台符合一定配置的的计算机，我们称之为“深度学习装机”。

本篇文章将介绍如何配置一台适合深度学习的计算机，以及如何安装相关软件及工具。

1.硬件配置

1.1 CPU

深度学习算法需要大量的计算资源，所以推荐使用至少8核以上的CPU。如果条件允许，可以选择性能更强大的服务器级CPU。

1.2 显卡

显卡是深度学习计算的重要组成部分，它可以加速神经网络中的矩阵运算。

Nvidia公司的GPU是目前深度学习常用的显卡，其CUDA技术能够让显卡更好地支持深度学习框架。Nvidia推出的Tesla和GeForce系列显卡都可用于深度学习计算，其中Tesla系列更适用于服务器级应用。

1.3 内存

大量的数据处理需要足够的内存，建议使用16GB及以上的内存。

1.4 存储

深度学习算法需要处理大量的数据，因此存储系统对于计算机性能也有很大影响。SSD（固态硬盘）是目前使用最广泛的存储设备之一，由于其高速的读写速度，能够大幅提升数据处理速度。

2.软件配置

2.1 操作系统

Ubuntu和CentOS是最受欢迎的深度学习操作系统。建议选择最新的Ubuntu 18.04或CentOS 7 LTS版本，以确保最新的软件包和系统支持。

2.2 显卡驱动

显卡驱动对于深度学习算法的运行至关重要，建议安装最新的显卡驱动。Nvidia官网提供最新的驱动下载地址，