【伪】DIY一台用来娱乐和个人研究的PC

我没有学习过相关电脑的专业知识,也并非是组装电脑的爱好者。这里记录的是我所看到的经验贴,以及由此我所做出的决定 和最终结果。

网上大多DIY经验贴,要么是针对于游戏的[4],要么就是针对于研究的[1][2][3],好像没有人喜欢把两者相提并论。 就好像现在大多的技术博客一样。但我却总是一个拎不清的人,就喜欢把政治不正确的东西混在一起说。在组装电脑所需的硬件里: 对于深度学习来说,最重要的就是GPU;对于游戏来说,最重要的也是GPU。 两相比较之下,深度学习对于GPU的要求还要远甚于游戏。但无论如何,两者之间在硬件方面并没有什么冲突。 两者的冲突仅在于系统。游戏往往都在windows,而研究都在linux。所以一个想要兼容娱乐和研究的PC,无非就是安装双系统罢了。 双系统共用电脑的一切硬件,除了电脑中的硬盘。因此为了更好的体验,顶多就是考虑买一个更大的硬盘或者额外的移动硬盘。

个人预算:1500刀

要求:

1 支持大部分主流游戏

2 支持研究级别的深度学习运算

3 相较于台式机而言的便携

4 硬件方面不次于同价格的品牌机

一、硬件的选购与组装

【1】 Build a Deep Learning Rig for $800

【2】 Which GPU(s) to Get for Deep Learning: My Experience and Advice for Using GPUs in Deep Learning(2017)

【3】 A Full Hardware Guide to Deep Learning(2015)

【4】 Portable LAN Build

【5】如何配组装电脑?

【6】小白如何从零开始自学装机

GPU:

2017年,在不考虑价钱的情况下,对于研究而言,最佳选择为GTX TitanX( data sets > 250GB),GTX 1080 Ti; 其次为 GTX 1070, GTX 1080。考虑价格的情况下,多GPU选择GTX1080或1070 可能更为合适。[2] 对于游戏而言,任意GTX10以上都没有问题。 考虑到我当前的财力,我就只打算购买一块GPU,具体选择哪一个型号,看最终价格再决定吧。

CPU:

无论是对于游戏还是研究而言,CPU的价值都不是很大。Intel® Core™ i5 似乎已经可以胜任两者的需要,越高当然越好 而且越贵了。

RAM:

游戏对此的需求要小于科研,普遍的推荐是RAM的大小是GPU总memory的两倍。

Motherboard:

母版的选择貌似也不影响性能,需要做到的就是能够支持所挑选的其他硬件。最好是能够有拓展性。由于我的要求是便携,拓展性可以被省略了。

Storage:

正如我之前所提到的,由于要装双系统,并且两者都同等重要,容量至少需要1T,最好2T,根据最终价格来决定。

Case:

(标准型)*ATX 305mm x 180-250mm >* (紧凑型)*M-ATX 284×208mm(即Mini-ATX) *> (迷你型)*M-ITX 170mm x 170mm(即Mini-ITX)[5]

对于便携性而言,自然越小越好了。限制条件就是装下所需的硬件。

PSU:

根据挑选的硬件,通过 这个网站 来辅助计算所需电量。

最终决定:

经过2天不歇的努力,我决定买dell-外星人。 原因是并没有发现省钱,选择dell我还可以分期支付购买,不用一次性投入上千刀;同时还省很多力气。 不过这个工作也没有白费,终于了解了各个部分的作用,不再对每个部件的名称感到恐惧。等到回国或者别的原因,需要换电脑时,我就可以把品牌机中的硬件拆下来,组装我想要的机器了。

即使如此,后面依然还有工作需要操作。

【5】First 5 Things to Do with a New PC Build

二、Windows系统安装

此处品牌机已安装完成。

三、Linux系统安装

【6】Win10 与 Ubuntu 16.04 LTS 双硬盘双系统安装及环境配置

【7】SSD+HDD装win10和linux双系统,如何引导?

四、如何安装屏幕:

【8】Triple Monitor Build Guide

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