問題詳情：
如何配置一台適用於深度學習的工作站？
剛買兩塊titan z gpu準備搞搞深度學習，結果原來的工作站功率不夠，帶不動，所以準備組裝一台新工作站。求大神們給點意見，最好給個完整的list，我好照著買，謝謝。（本人新手，也不怎麼會組裝，最好是半成品機器，然後我組裝一下就好的那種）
配置方法：
x299配置：
2路gpu配置單：
四路gpu配置單：
（1080ti換成titan也沒問題）
gpu的選擇是重點
gpu的選擇：
gtx
下面給出1080、1070、1060、titan x、titan x 2016的幾項指標的對比：
tflops（teraflops floating-point operations per second每秒浮點運算次數）
1080ti 真是牛b，11.5tflops，11gb視訊記憶體
以上幾幅圖**：gtx titan x comparison
一般消費級主機板雖然有四個x16規格的插槽，但是當你插上四路gpu時，事實上每路只有x8，所以這其實沒有最大化四路gpu的效能。
cpu和主機板：
其中乙個制約因素：單u的max pci-e lanes。單u最大40lanes（即使伺服器的cpu），也就是即使有4個規格的x16，只能最多達到2路x16加一路x8。不過，晶元組其實也可以擴充一部分lanes。（x99可以擴寬2.0的8lanes，z170可以擴充3.0的20lanes）
有些主機板上會搭載plx chips，這個晶元是相當於是「交換機」的功能，並沒有增加額外的lanes。明確提出搭載plx的是華擎x99 ws-e/10g。
記憶體、電源、硬碟、機箱等：
至於，記憶體、電源、硬碟什麼的，就比較容易了，根據自己預算，自行權衡，記憶體建議ddr4 64g，cpu不可太差不然會是瓶頸，機箱的話海盜船的都還不錯。電源其實還是要買個比較穩定的，因為會有「無休止」的training。
新舊titan對比：
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