2019 年 4 月

网络文章写的都太复杂了。

1. 下载安装cuda toolkit，最新版10.1；
2. 下载安装cudnn，最新版7.5.1；
3. 下载安装anaconda，最新版2019.03，python是3.7；
4. 命令行 conda install tensorflow-gpu

完工。

不要用pip来搞，搞了几把不是这事就是那事，灵机一动conda一把搞定了。

conda真伟大。能用conda不用pip。

默认不支持cpu的avx指令集，不过用gpu跑也无所谓了。

最近花了一点时间，对于这个世代的硬件做了小小研究，攒机如下：

• 主板 微星b360m mortar迫击炮
• CPU intel 8400 盒装
• 内存 镁光英睿达 2600 8g x 2
• 硬盘 三星 970 evo plus 500g
• 电源 酷冷 gx450
• 机箱 酷冷 q300L
• 第2个图形芯片 p106
• 第2个硬盘 西数 h310 4t

一共合计是5k左右。

性能目标是处理文档图片很快，能编程和科学计算，求稳不折腾。

AMD在处理图片和科学计算方面，传统上是没优势的，但是最近两年似乎很给力，价格也真心便宜，很想上一把试试。略微研究之后发现，cpu lane方面和intel完全不一样，带集显的话剩余所有设备就只剩下8x了，连一块显卡都跑不满，更不要说其他pcie扩展，低端平台上扩展性不好。虽然4x/8x其实也能用，但本着求稳不折腾的原则，还是放弃了。

因为8代酷睿性能暴涨，一开始考虑过intel的nuc小盒子（tdp 28w）或高性能笔记本电脑。cinebench R20的成绩，实测mbp2018的8259u电脑在1700分左右，云测8250u/8550u/8656u等15w的U基本上在1200左右，也就是说主流移动平台，不论贵贱，其cpu性能都受散热压制。mbp15寸的8750h能跑到2700，但其散热也很难保证，无法扩展图形卡是硬限制。

最后选择了中庸的8400台式机平台，实测能跑到2300分。

很早以前，玩过纯铜管无风扇散热，上到带K的cpu，相当的折腾。现在索性选了带盒装风扇的板U套装。不超频的话，b360m+8400感觉不错，迫击炮自带DP+DVI+HDMI输出，有4条内存插槽，两个m.2（实测可以插两条nvme，速度都在千兆以上），两个usb3.1gen2（也就是千兆速率，其中一个是type-c的，对于gen2设备的兼容性比A口更好一些）。

内存入了两条镁光目测为真。SSD这块，刚好三星出了970 evo plus，同价位无敌手，不想用朝鲜货也真香了。电源机箱都用的酷冷经典款，现在流行走背线和玩灯，机箱都变胖了，不过整体体积还好。

8400本身集成了核显，为了做科学计算，淘了一张矿卡p106，6g显存。因为不玩pc游戏，也不用破解，但这货原来被阉割到1.1×16了，其实pcie3的x4带宽就够玩了，用amd平台其实也行。西数4T企业机械硬盘做第二硬盘，5年保求个安心，其实用不了这么大容量，但是这么便宜也就上了。

最后，配一个小米的wifi插座，在需要存取资料和计算的时候可以实现远程来电开机，用teamviewer速度还可以，算是有了一个云工作站。

目前用着美滋滋，主要还是几年不装机，过了把diy的瘾吧。