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CPU选择:
CPU非常重要!尽管CPU并不直接参与深度学习模型计算,但CPU需要提供大于模型训练吞吐的数据处理能力。CPU代表着app后台数据处理能力和请求并发访问能力,对于流量高、功能复杂、产品交互多的应用,便应该提高CPU能力,通常初级应用选择单核CPU即可,而对于已形成一定规模的应用,双核、四核的配置较为常用。
GPU选择:
受禁售等因素影响,无论是英伟达A800还是A100均一卡难求且价格高昂,单块GPU价位已被炒至10万元甚至更高,头部互联网采用A100、H100、H800、K80等多种类型GPU。对于常用的深度学习模型,根据GPU对应精度的算力就可大致推算GPU训练模型的性能。
内存选择:
内存决定着app的打开速度,就如同PC端网站一样,若页面很多、信息量很大,便需选择较高的内存,以电商平台为例,涉及大量的商品页面,视频、图片缓存占用量也很高,一般要选择2GB-4GB的内存配置。
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