实验室想采购个深度学习工作站，候选采购商给了个配置建议，菜鸡不是很懂，希望大佬们给个建议

2020-06-04 19:19:55 +08:00
 xwander

实验室情况是:

1.人很多，并且目前没有旧的可用，好像是原来有但出问题了，我之前帮师兄跑实验都是自费买的 GPU 租赁服务，泪目。

2.主要的计算任务是 NLP 方向的。

3.GPU 服务器计划放入空调房，噪音和产热问题好像并不用太过担心。

4.预算方面不能一次性超 10 万，如果存储空间不够，可以后续添加。

楼上实验室给我推荐的采购商的建议是：

CPU:2* 英特尔 XEON E5-2680V4/14 核 /28 线程 /2.4GHz-3.3GHz

内存：6* 32GB R-ECC DDR4 2666MHz 服务器内存（共有 24 个内存插槽，剩余 18 个）

硬盘:960G SATA 2.5 寸 企业级固态硬盘+4TB SATA 7.2K 3.5 寸 企业级机械硬盘（共有 24 个硬盘插槽，剩余 22 个）

电源:2000W 2+2 钛金级冗余电源，最大支持 8 块 GPU

显卡：4*NVIDIA Geforce RTX 2080Ti 11G （共有 8 个 GPU 插槽，剩余 4 个）

本人的一些不成熟的想法：SSD 是不是该上 nvme （或 M.2 的 nvme ），速度才是重点，空间是其次？以后有其他预算是扩容还是另外选购新机器？

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32 条回复
aptx4689
2020-06-04 19:23:25 +08:00
显然空间才是最重要的，人这么多，要放的数据必然多
chenchangjv
2020-06-04 19:33:10 +08:00
建议硬盘再来一个 4TB 的，固态并不重要。
服务器的 SAS 盘性能不错，系统不太需要放到固态里面。对 NLP 来说的话，内存也足够大了，应该也不用直接跟硬盘交互数据，所以硬盘性能不太重要，容量比较重要。/home 盘最好是 4T 的，2TB 的盘不是很禁用，因为大家都习惯把东西放在 /home 。我们二十多人的组，三台服务器加起来硬盘也有 20T 了。显卡的话看你们的人数了，不跑 BERT 的话，一般一个人独占一张卡还是有必要的。其他的没啥可挑的。如果你要跑 BERT 之类的话，可能就不太能多人共用了。
xwander
2020-06-04 19:35:34 +08:00
@aptx4689 #1 但 sata 的和 nvme 的速度真的差好大··· ···，不过计算型任务也的确不怎么受存储速度左右。
Xbluer
2020-06-04 19:45:13 +08:00
存储什么的可以上 NAS 啊
chizuo
2020-06-04 19:48:53 +08:00
挺好的，如果还有预算的话建议内存再加一点。考虑到实验室多人使用，数据都要 load 到内存。
FaceBug
2020-06-04 20:23:14 +08:00
建议硬盘要 raid
idclight
2020-06-04 20:41:41 +08:00
SSD 换 6T sas 组 raid0，记得上 raid 卡。
johnchshen
2020-06-04 20:48:08 +08:00
cpu 是几年前的老款，很可能主板 CPU 都是洋垃圾回收。

内存要不 4 个，要不 8 个，不然多通道效果可能差，且内存频率未标。

硬盘没 raid1，raid5，速度慢且数据没安全。且简单标个企业级。奸商都直接给淘汰备品的。

硬盘容量太小，没 ssd cache，图形类机器学习的话，空间必然不够。

总结：换家有经验的有实力的供应商
bnuliujing
2020-06-04 21:57:40 +08:00
我们半年前也配了一台类似的设备，Supermicro 的机器，cpu 是 Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30GHz * 2，，内存 256G，硬盘是 500G SSD (RAID 0) + 8T （ RAID 5 ）如果没记错的话。XEON E5-2680V4 有点老了，换新一点的 cpu 吧，另外硬盘考虑扩容+RAID 。
Tink
2020-06-04 22:05:39 +08:00
内存加两个
redstar78kg
2020-06-04 23:00:53 +08:00
内存条用六个莫名其妙。
zhaidoudou123
2020-06-05 00:09:28 +08:00
Cpu 是不是有点旧了，硬盘要组 raid 吧
说起来这个配件其实指的是 Apple 的配件😂
gainsurier
2020-06-05 00:18:47 +08:00
好奇为啥不上 epyc
longbye0
2020-06-05 01:01:08 +08:00
容天？
ssd 很重要，对 cv 来说至少是的。
alphatoad
2020-06-05 01:09:43 +08:00
Nvme 占 pcie 通道啊，sata 便宜很多
superlc
2020-06-05 01:23:05 +08:00
NLP 不清楚，可能对 IO 要求低？我个人感觉 cv 方面 ssd 非常重要，严重影响速度。我们之前数据盘用 HDD，gpu 只有 70%左右的利用率，后来我插了块自己的 ssd 上去，四个 gpu 都是 99%利用率，爽到

而且内存需要这么大吗？我们 64G 基本用不完，你要是 HDD+大内存的话可以搞 ramdisk ？

我们去年 9 月买的 4 块 2080ti 才人民币大概 7.5w 左右，现在 10w 应该可以买更好的吧
superlc
2020-06-05 01:37:47 +08:00
@chizuo 应该是只有正在做 argumentation 的几个 batch 会临时在内存里，然后很快就挪到显存去了。如果显存只有 44G，内存应该不是瓶颈了，除非是做 ramdisk，把整个数据集放到内存里去
abcdabcd987
2020-06-05 01:38:32 +08:00
NLP 的话 2080Ti 显存是不是非常不够？
pC0oc4EbCSsJUy4W
2020-06-05 06:51:30 +08:00
如果追求 io 速度，单个 nvme 是不够的，可以组个数据服务器，如果 io 需求很大的话，比如组一个 ceph 节点（二手便宜志强也行，主要吃内存），64G 内存 64T HDD，io 上基本可以满足了。但是不太了解 io 需求多大
twl007
2020-06-05 07:31:10 +08:00
电源功率不够 一块卡基本都得 300w 左右全速跑 需要升级到 3000w 的电源 而且 CPU 太老了 不推介

另外你需要全上 SSD 能上 NVME 最好 拿 HDD 存训练集还行 跑训练就算了 需要存储的话可以单独采购一个做存储的机器

现在这个配置基本不适合你跑机器学习 另外把内存加到 256G 比较好

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