組電腦

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Tags
Engineering
Created
Jan 1, 2022 08:14 PM
Edited
Jan 1, 2022
Description
Notes of assembling a computer for Machine Learning and Video Game
那個箱子主要有: CPU(處理器),MB(主機板),RAM(記憶體),VGA(顯示卡),硬碟,電源供應器,機殼。

CPU

主要有AMD和Intel兩家。
核心數多,多工好。時脈高,單核效能強。
要特別注意有沒有附散熱器。

MB(主機板)

最重要的就是腳位和處理器有沒有對到。
還要注意有沒有支援CPU的時脈。

RAM(記憶體)

注意CPU有沒有支援。
基本上現在都是DDR4(插槽和DDR3不同),新的CPU多支援DDR4。

VGA(顯示卡)

為了跑CUDA,大部分人推NVIDIA RTX2070(S)。

硬碟

上SSD就好(放OS和重要程式)。HDD放media和log。

電源供應器

配備越好,電供可能要550W以上。

規格

機殼

注意顯卡能不能裝的下。
散熱要注意。
寧願殼比主機板大。
 
notion image
 
那張顯卡沒有散熱,套件需要另外挑,瓦數不夠,需要到750W

安裝win10

 

安裝雙系統

notion image
650W是剛好而已
 

裝ubuntu

製作開機USB

安裝ubuntu

螢幕沒畫面

進BIOS灌ubuntu

第一次插好USB,他會進到ubuntu的頁面。
進去以後還要點左上角來安裝ubuntu到ssd硬碟裡。

設定網路

driver和software都設定好了,直接接網路線就可以。

設定ssh連線

部署環境

Install curl

sudo apt install curl

Install CUDA + cuDNN

CUDA support for RTX3000 series on 2021.1.9:
cuDNN:
After download deb file, use the following command:
sudo dpkg -i <runtime library deb_package>
sudo dpkg -i <developer library deb_package>
 
Not sure if we need to download driver manually, or the driver is downloaded with CUDA.

Install pip

sudo apt install python3-pip

virtualenv and install packages

sudo apt install python3-virtualenv
virtualenv env
source env/bin/activate
pip install torch
pip install sklearn
pip install simpletransformers

Reference