我的深度学习工作站攒机过程记录

1、自己如何搭建工作站我的深度学习工作站攒机过程记录 前言 一年前自己如何搭建工作站，我就有了攒一台深度学习工作站的想法。今年6月29日，在Amazon上抢到了一块GTX 1080显卡后，我正式开始了攒机之旅。经过了一个半月漫长而曲折的过程，终于在8月13日凑齐了所有零件并成功开机点亮。

2、在科技狂潮中，我为了追逐NovelAI的前沿，决定亲手打造一台专属于我的高性能机器学习工作站。我选择了性价比超群的Tesla M40 24GB显卡，它不仅能满足赛博朋克式的幻想，更是我探索人工智能世界的关键装备。

3、基于9W的预算，以下是一个针对深度学习需求，配置四卡RTX 4090的工作站组装方案。该方案在性能、稳定性和扩展性方面都进行了充分考虑，以满足深度学习的高计算需求。CPU自己如何搭建工作站：Intel Xeon 8352Y 理由自己如何搭建工作站：Intel Xeon 8352Y是一款高性能的服务器级CPU，具备强大的多核处理能力，适合深度学习等计算密集型任务。

4、卡4090显卡支持：该工作站能够支持4张NVIDIA RTX 4090显卡，这是目前市面上性能顶尖的显卡之一，为深度学习提供了强大的计算能力。定制显卡延长线：显卡通过定制延长线安装到主板背面，不仅节省了空间，还能确保PCIE 0 x16满速运行，提高数据传输效率。

5、AMD 线程撕裂者Pro 3995WX 作为2021年单颗处理器性能最强的处理器，其64核128线程、最大频率可达2GHz以及256MB三级缓存的配置，使其成为深度学习、渲染、有限元分析、电磁仿真和科学计算等高性能计算任务的理想选择。以下是基于AMD 3995WX的工作站装机配件选型注意事项及推荐。

6、优化GPU内存占用率和利用率：GPU内存占用率和利用率低也可能导致深度学习速度变慢。这通常与模型大小、batch size大小、CPU的数据吞吐量等因素有关。可以尝试增加batch size来充分利用GPU内存，同时优化数据加载和数据传输过程，以提高GPU的利用率。

搭建PXE无盘工作站

1、要搭建一个PXE无盘工作站，可以按照以下步骤进行：核心组件安装与配置 安装rsync工具：用于同步系统核心组件，排除部分目录后同步到/srv/netboot/root，提高服务器资源利用效率。安装DHCP服务器：用于网络自动分配，确保客户端能够顺利获取IP地址。

2、搭建PXE无盘工作站主要涉及系统同步、服务安装、系统构建、客户端配置及排错五个关键步骤。安装三大服务（dhcp、tftp、nfs）使用命令安装DHCP、tftp及NFS服务，确保网络环境支持PXE启动。安装syslinux 安装syslinux及所需组件，并在指定目录下创建pxelinux.cfg目录及default文件，形成PXE启动菜单。

3、无盘工作站安装维护的答案如下：安装方面： 推荐使用PXE安装方法：PXE安装方法具有显著优势，采用本地上传方式，操作简单，安装成功率极高。只需在一台有盘工作站上安装好系统，然后通过上传软件将整个硬盘内容复制到服务器共享目录中，即可实现无盘工作站的安装。

4、建设无盘工作站的方法主要包括以下步骤：确定需求和场景：首先明确无盘工作站的使用场景，如企业内部网络、远程办公等。确定所需支持的用户数量、操作系统及应用软件等。选择服务器和存储设备：选购性能稳定的服务器，用于存储系统和应用程序资源。根据需求配置足够的存储设备，如NAS或SAN。

怎样搭建abb焊接工作站完成iloveyou焊接轨迹的操作步骤

1、创建系统工作站的选项。 导入或创建要使用的对象 通过为ABB机器人和其他设备寻找*佳位置，优化工作站布局 。(在大多数情况下，建议您遵循从头至尾的工作流程，即便可以采用其他顺序，也应如此。)使用系统创建工作站 下表介绍了创建系统工作站的选项。 具体操作步骤请参阅新建第页170。

使用花生壳内网穿透搭建linux互联网工作站

登录花生壳远程管理平台并绑定账号：在浏览器输入网址http：//b.oray.com登录花生壳远程管理平台。在账号栏输入复制的Linux SN号，密码栏输入admin，然后登录。网页会弹出提示，要求绑定花生壳官方账号，按照提示完成绑定。设置内网穿透：在花生壳远程管理平台，编辑域名解析内网穿透引用。

在外网的浏览器或其他客户端中，输入生成的外网访问地址和端口号，即可访问到你内网主机上搭建的服务应用。如果能够成功访问，说明你的NAT穿透已经成功。通过以上步骤，你就可以用自己的电脑搭建一个服务器，并通过花生壳实现内网穿透，让外网用户能够访问到你的服务应用了。

花生壳内网穿透步骤。下载花生壳客户端，安装登陆；做映射，点击默认域名，进入花生壳管理；添加映射，点击当前主机，获取外网随机端口，并进行确认；映射成功，无需任何设置，直接通过映射后的外网网址进行访问即可。轻松简单的内网穿透就这么容易的实现了。

具体步骤：确保内网可以正常访问。如Windows机子在内网其他机子是否正常远程桌面，Linux的SSH在局域网内其他机子可以访问否。从花生壳官网下载最新版本客户端，安装好之后登录。双击你想映射的域名，进入花生壳端口映射添加界面，点击打开内网映射。

使用花生壳进行内网穿透以搭建服务器的详细做法如下：准备工作 下载并安装花生壳2客户端：首先，你需要从花生壳的官方网站下载最新版本的花生壳2客户端，并按照提示进行安装。登录花生壳客户端 安装完成后，打开花生壳客户端并登录你的账号。登录后，点击“域名列表”进入花生壳的web管理页面。

首先，从花生壳的下载链接下载Linux版本的软件，并使用wget进行下载。接着，在Ubuntu 4上安装花生壳，安装完成后，通过命令“phddns”确认安装成功。登录花生壳管理平台，输入SN码和默认密码“admin”进行登录。如果账号仅拥有动态域名解析功能，需要激活内网穿透功能。

如何配置一台适用于深度学习的工作站?

加内存： 买来插上即可/当然，有个SSD硬盘效果更佳。换电源：单显卡400W，双显卡700W。基本来说这样就足够了。最近intel的新处理器8xxx出来了，ryzen1700和i7 8700价格和性能都差不多的情况下，还是首选intel的吧.对于3-8卡的场景，大多不缺钱，价格似乎也不要紧。省钱的攻略内容不适用，有钱的随意即可。

机械硬盘：希捷4TB企业级硬盘 理由：对于深度学习工作站来说，除了固态硬盘外，还需要一款大容量、高可靠性的机械硬盘来存储数据集和模型文件。希捷4TB企业级硬盘具备出色的稳定性和耐用性，是理想的选择。

深度学习与大模型训练的核心在于显卡性能，选择高性能显卡是关键。目前，4090与A6000是广为使用的显卡，特别是A6000因其大显存优势，适合用于大型模型的训练。工作站与服务器的配置主要围绕着单卡、双卡、四卡与八卡进行。

自己配置一个“本地服务器”，俗称高配的电脑。这个选择一般是台式机，因为笔记本的“高配”实在是太昂贵了，同一个价格可以买到比笔记本好很多的配置。如果是长期使用，需要长期从事深度学习领域的研究，这个选择还是比较好的，比较自由。

详细攒机过程 机箱 我选择了与Nvidia DevBox同款的机箱，即Corsair Carbide Air 540。这款机箱设计合理，散热性能良好，非常适合作为深度学习工作站的机箱。主板 由于计划上四块GTX 1080显卡，因此主板需要至少四路PCI-e 0的x16接口。

如何创建虚拟仿真机器人工作站

选择合适的计算机设备自己如何搭建工作站，确保配置满足虚拟仿真要求。 配置必要的外部设备自己如何搭建工作站，如显示器、控制器等。 建立稳定可靠的网络环境，便于数据交换和远程操作。安装与配置软件 安装机器人仿真软件，如Robotics Studio、MATLAB Robotics Toolbox等。

工业机器人仿真系统，是通过计算机对实际的机器人系统进行模拟的技术。机器人仿真系统可以通过单机或者多台机器人从而组成工作站或是生产线。这些工业机器人的仿真软件，可以在制造单机和生产线产品之前模拟出实物，这不仅可以缩短生产的工期，还可以避免不必要的返工。

在做ABB机器人相关项目时，为自己如何搭建工作站了能更快完成机器人项目，此时就需要提前对机器人项目进行工作站虚拟仿真，前期工艺动作规划，离线编程，并在虚拟控制器里运动机器人并示教点位和验证程序逻辑。 如下实例使用ABB官方编程软件RobotStudio进行程序设计，验证程序逻辑和工艺动作。

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