深度学习【省钱】装机笔记:如何攒一个便宜可用的机器

前言

*首先说明一下,只带普通显卡的机器,只用CPU也可以跑深度学习,但痛苦程度和价格以及显卡的性能负相关。

学生党都不值几个钱的,所以价格成了一个首要考虑因素,对于第一个使用的深度学习主机来说,能用,性能一般即可,要跑大型数据集的时候怎么也比不上学校和公司里的集群。所以购买的目标是一台能够较快的验证想法的配置主机。

对于以上要求,我们构建一个配置区间:

鉴于我的笔记本是2.2GHz,8GB内存,以此作为最低配置。(跑深度学习最重要的是要有支持CUDA的GPU,详细列表可见下文NVIDIA官网地址)

CPU:高于3.0GHz,64bit

内存:高于8GB,DDR3或4,可扩展

显卡:独显,支持CUDA

硬盘:250GB左右SSD+1TB机械盘


如何找到满足以上条件的比较便宜主机呢?答案是二手市场!

以咸鱼为例,我搜索了如下价格配置:

价格:800

四核游戏主机 四核X4 840处理器、4g内存、500g硬盘、1g独显、可玩LOL、英雄联盟、cf等各种大型游戏!鲁大师配置图和跑分图可供参考!需要的朋友可以私信我!包邮不议价、付款可发货!

价格:850

网游主机四核主机 配置真实 主板蓝宝石大板做工扎实 完美发挥CPU性能 运行网游CPU温度40度左右 待机看高清温度15度左右 内存单条金士顿 硬盘希捷 七彩虹gtx650显卡,电脑所有配件原厂 无病无修 同城自取 保修3个月 自取价格850 可小刀,大刀勿扰。

价格区间在1000元内的机器往往需要增加内存条以及购买NVIDIA的显卡,价格分别在200元和500元左右,总体价格在1500元左右。

购买NVIDIA显卡时需要注意该显卡是否支持CUDA,支持CUDA的显卡型号列表可以参考官方网页:

https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

获取二手市场数据

一手市场的价格基本上没什么可以搜刮的了,价格一般都是固定的,不同店家少有波动。但是二手市场就往往良莠不齐了。为了了解当前二手市场的价格分布,我尝试用爬虫获取相关数据进行分析。

基于github上的咸鱼爬虫代码:https://github.com/tss12/Python3-.git ,我编写了一个爬取二手电脑的简单分析代码:https://github.com/AlexG31/ItemInfo-Xianyu

价格数据分析

首先爬取闲鱼上电脑类别下,在同城内价格区间在1000-10000的出售项目,总共获取到大概八十几个电脑出售结果(如果限制全国范围出售项目可能会多一些,但是二手货还是验一下比较好)其中去掉Mac相关的项目,得到大概70个结果,其价格分布直方图如下所示:


二手台式机价格分布直方图(2017-10)

图中可以看出比较低价的电脑(1000以内)还是比较多的,但是目前我对这些不太感兴趣,因为这些大多是上个decade的电脑,还不如我的笔记本性能好-_-||| 

关于我编写的脚本,输出的文件可以用excel之类的打开,分为三列,如下图所示,可以方便具体分析价格分布。


240GB SSD价格以及爬虫输出文件

从统计数据上看,均价大概在2518元左右,我拿出一个为例,价格在1800元的宏碁主机:


例子:二手台式机配置

其中处理器,内存,都是 满足我们的需要的,但是显卡显然不行,需要单独买,另外卖家说保留硬盘,所以我们还得单独买硬盘。GPU如果买一手的(二手的据说会有矿卡,不知道水有多深),以GTX 1050 Ti为例,价格如下:


GTX 1050 Ti 天猫价格图(2017-10)

所以综上,我们花出去的钱就是1299+629+1800=3728元,这个价钱在网上可以买一个一手的同样配置的机器了,而且我们还要花费时间精力讲价验货,实在是不值。

结论

首先我们假设二手市场的价格分布模型:通常所见的卖家大部分都是职业商家,散户只会少量出现,并且会比较快的被潜伏的买家抢走(如果电脑还不错)。所以一般情况下,如果我们不了解市场,不能直接判断台式机价值,普通买家不能从中获利太多。所以我们普通买家可以做的就是,获取足够多的价格数据,了解市场均价,然后就只能等待合适的卖家出现了。否则,我们可能买到的是被商家收购并加价的二手电脑。所以,二手市场基本上就是一个以时间和眼力换取金钱的地方。

另外,我也在筛选的过程中发现,整体买台式机也许并不合算,因为我们往往看中的是某个配置(比如CPU,内存),却要多花钱收购其它的破烂。所以单独筛选、购买显卡、CPU等零件也许是一个省钱的选择。

你问我最后选了哪个台式机?当然是在某宝上买个新的啦,二手的价格都能飙到三千多,还不如买个新的。🤣


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