想买一个笔记本电脑,主要是跑跑深度学习,预算在10000元左右,有什么推荐?

君牧森林


做深度学习对于显卡要求极高而且极其苛刻,我其实不建议买笔记本来做深度学习,强烈建议自己DIY台式机来做深度学习,当然你也可以有其他备用选择,选择比较成熟的云服务器或者成品服务器。

AlphaGo和百度无人驾驶汽车逐渐进入大众视野之后,人工智能最核心的技术方向深度学习成了很多技术从业者争相进入的领域。由于图像识别等方面的技术需求,你需要保证你的机器拥有足够多的CUDA运算单元,你的显卡选择将变得非常局限性,你基本上只有N卡可以选择,A卡基本上就放弃了,深度学习最核心的就是GPU编程,而英伟达的CUDA基本上统治了深度学习领域,而且对显卡性能要求非常高。

可选择的DIY方式

第一种:购买成品服务器产品,比如你可以选择英伟达DIGITS DevBox类似产品;或者购买成熟云计算公司的成熟云服务,Amazon AWS、Google Cloud、阿里云都有非常成熟的云GPU服务。

第二种:完全自己DIY攒一台深度学习工作站。

英伟达的DIGITS DevBox性能很强,基本上能够保证你日常深度模型训练的所有场景,涉及到卷积神经网络cuDNN也能完全驾驭,亚马逊云、谷歌云、阿里云等云服务,使用远程GPU也是没问题的。当然我相信大多数人还是会选择自己组装机器,毕竟这个是使用起来最方便的,下面会详细介绍。

完全自己DIY组装深度学习工作站

还是那句话,在预算允许的前提下,我还是强烈建议2路GPU,我相信你真正把这一行做好了,这点钱你可以轻轻松松挣回来,比如你可以直接上两块GTX 1080Ti,或者高的你也可以上两块RTX 2080Ti、Titan RTX,当然这是为了最爽的体验,这跟打游戏还不太一样,打游戏只要你配置够了不会有差别,做深度学习是GPU运算单元越充足越好。

配置之前本来准备说一点非常有用的废话,不过篇幅有限我这里就不再赘述,大家如果感兴趣的可以私聊我,具体关于你的框架选择,是否要考虑cuDNN卷积神经网络。

  • 尽量控制10000元预算左右

处理器选择Core i5或者Core i7,建议直接选择最新的9代U,毕竟还是新一点好;显卡选择GTX 1080,当然你可以稍微选择更高一点的选择,但是不要低于这个配置;内存选择不低于8G以上选择,可能的话选择16G以上内存;硬盘选择建议256GB存储SSD和1TB机械硬盘组合;主板建议选择华硕的板子,800左右的预算绰绰有余。

其他的电源选择一定要够用,机箱选择就看你自己的喜好,其他的没太大影响。基本上按照这个硬件配置下来,能够把预算控制到10000元左右的预算,而且对于日常的模型学习来说肯定是没问题的。

不过还是那句话真正励志学好深度学习,前提还是你在这方面有比较好的天赋,买电脑下手的时候可以稍微狠一点,配置高一些真的会爽很多,而且你真是能在这个领域立足你的待遇不会差。

顺便给那些想要做深度学习的同学一些建议,这个领域竞争压力会很大,毕竟现在在做这个行业的都是什么顶级院校的博士,甚至不排除美国四大CS牛校的博士,从事这个领域你会跟全世界最聪明的一群人竞争,不会轻松,觉得自己竞争力不够的不建议选择。


EmacserVimer


刚刚上架一台机械师笔记本,打开头条就看到这个,是碰巧吗……

我的是机械师f117游戏本,配置比楼主要求的低了一点,好在价格美丽7200


小李86448


预算10000元左右的笔记本电脑,由于价格昂贵,所以建议楼主购买大厂品牌的笔记本电脑。

售后保障

说到售后保障,家家都有难念的经,像联想、戴尔、惠普等等大品牌都是有非常多的服务点和售后保障体系的。而说到现在的雷神机械革命等等小厂售后基础还是差一些的,一个城市也就一个服务点甚至没有。

所以购买昂贵的笔记本电脑一定要首先考虑一下售后问题。

深度学习,散热能力

深度学习的图像处理功能一定要强大,同时对散热能力也一定要注重,否则主板可能用不了多久就快GG了。虽然有散热器的辅助,但是效果也难见杆立影。

推荐

这里建议楼主考虑联想拯救者Y7000系列的本子和华硕魔霸3的本子。


最菜神卡


笔记本的散热能支持长时间训练?还是台机吧。


野人帮帮主


看到几个回答的比较认同,笔记本跑深度学习就算了吧,买个轻薄的本,租个GPU服务器比较合适。


AIandHumanities


我一台8千的,刚买7天


自传1988


有渠道的话,一万多点可以买到外星人,我刚买了个,1080显卡的。美版全新



云淡风轻156543349


宏碁轻刃i7 九代 8g 512g gtx1660ti


海子王V来生


y740 美版 显卡2070版本


大头小条条


笔记本就算了,笔记本只适合写写代码,文档,办办公。要跑程序还是只能远程连接到服务器上去,让服务器来跑。


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