主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。
深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的数据对GPU的显存要求也不一样。
当下大部分都在用RTX3090做深度学习，最新RTX4090已经上市，单精度计算能力是RTX3090的2倍，这两个GPU都是24G显存；像A100强调双精度计算能力，显存有40G和80G两个版本，而A6000单精度计算能和RTX3090差不多，显存是48G，可以参考选择。
当然，最重要的还是口袋里的银子，A6000市场价大概是RTX的2倍还要多，A100最近更是要上十万了，估计也快买不到了，价高缺货；RTX3090/4090的价位低，性价比高，这也是为什么大部分人都选择它们做深度学习了，这是市场的选择。
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第1个回答 2022-08-25
要做一个深度学习的服务器，需要的配置有GPU RAM, 储存器，因为GPU是在我做深度学习服务器里面一个非常重要的部分，相当于是一个心脏，是非常核心的一个服务器，所以GPU是一个非常重要的东西，储存器也是相当重要的，因为很多数据都要放在ssd储存器上。
要做深度学习用的服务器还是建议你去找专业公司做，其实自己也是可以做的。但是买回来不一定能装好啊，装好了也不一定能用啊.试错的成本太大了，个人不建议自己配置。
推荐了解下蓝海大脑服务器，他们有一款服务器专为做深度学习训练而研发，支持2个英特尔可扩展处理器家族CPU，芯片主要采用龙芯、飞腾、申威、海光。机架式设计，即插即用。深度学习服务器节能效果也是不错的。本回答被网友采纳
要做深度学习用的服务器还是建议你去找专业公司做，其实自己也是可以做的。但是买回来不一定能装好啊，装好了也不一定能用啊.试错的成本太大了，个人不建议自己配置。
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