为什么自建深度学习机器？

本文选自Medium，作者：Jeff Chen，机器之心编译，参与：王淑婷、李亚洲、思源。

如果你用过或者正在考虑将 AWS/Azure/Google Cloud 用于机器学习，你就会知道 GPU 使用成本有多高。此外，开、关机器对自己的工作流也有极大的破坏。更好的选择是，自己搭建机器。今天这篇文章，主要是为了告诉大家，自己搭建机器要比租赁机器便宜 10 倍，也更容易使用。

建立一个可扩展的深度学习计算机 W/1 高档 GPU 只需要花费 3000 美元

我建的机器只花费了 3000 美元，下面是花费清单，包括一块 1080Ti（你可以多加 500 美元使用全新的 2080Ti 做机器学习，但注意要加上增压风机设计）、一个 12 核 CPU、64GB 的 RAM 和 1TB 的 M.2 SSD。你还可以在这台机器上多加 3 块 GPU。

税前 3000 美元的计算机零件，如果替换为更便宜的部件，你可以把总价压缩到 2000 美元

自建机器要比在 AWS/EC2 上租机器便宜 10 倍，而且同样高性能

假设自建的机器（带有一块 GPU）三年内贬值到 0（非常保守了），下表显示，如果使用超过 1 年，即使包括电费，它也要比租赁机器便宜 10 倍。如果你有多年租约，亚马逊会打折。即便这样，折算下来自建还是要比亚马逊价便宜 4 倍～6 倍。

如果你一次签订多年租赁合约，支付几千美元至上万美元，那不妨考虑自建机器。如果自建的机器包含 4 块 GPU，1 年内成本要低 21 倍，更为可观。

以自建机器与 AWS 租赁机器的成本作对比。

根据使用程度，一块 GPU 的机器要便宜 4 倍～10 倍，4 块 GPU 的机器要便宜 9 倍～21 倍。AWS 有租赁一年和租三年的折扣（分别便宜 35% 和 60%）。电力消耗假定为 0.2 美元/kWh，一块 GPU 的机器消耗 1kW/h，4 块 GPU 机器消耗 2kW/h，且保守估计三年线性折旧整个自建机器。每多加一块 GPU，成本增加 700 美元（税前）。

自建机器有一些缺点，例如较慢的下载速度，因为并不是主干网，静态 IP 需要远程接入。一两年后，可能需要更新 GPU，但因为搭建时节约的成本非常可观，所以仍然很值。

如果你正准备使用 2080Ti 作为深度学习计器的计算引擎，那么它要多花 500 多美元，但对于单块 GPU 的机器来说，仍然要便宜 4 倍～9 倍。云 GPU 机器价格大约为 3 美元/小时，即使不使用机器进行计算也要付费。

这种巨大的成本差异主要是因为 Amazon Web Services EC2（或者谷歌云与微软 Azure）的 GPU 费用太高，即 3 美元/小时或约为 2100 美元/月。在斯坦福，我使用云机器实现语义分割项目，账单需要 1000 美元。我也尝试使用谷歌云来做项目，账单高达到 1800 美元。这主要是因为我没仔细监控使用情况并按时关闭机器。

此外即使我们关闭了机器，同样还需要以每月 0.10 美元/GB 的价格支付储存费用，所以我每月需要支付 100 美元的费用来储存数据。

几个月内就回收成本

对于花 3000 美元搭建的单块 GPU 机器（1 kW/h），如果经常使用，我们在两月内就能达到不赚不赔。这并不表示我们仍拥有完整的计算机器，不会产生一点折旧，但搭建个人机器还是一个很明智的选择。

此外，分析表明搭建 4 块 GPU 的机器能获利更多，因为常用的话我们可以在一个月内达到收支平衡（假定电费为 0.20/kWh）。

我们的 GPU 性能与 AWS 相当

与云 Nvidia V100 GPU（使用新一代 Volta 技术）相比，我们价值 700 美元的 Nvidia 1080 Ti 以 90% 的速度运行。这是因为云 GPU 在实例和 GPU 之间的 IO 速度很慢。

所以尽管理论上来说，V100 可能要快个 1.5 倍～2 倍，但实际上 IO 会拖慢其速度。因为我们采用的是 M.2 SSD，所以 IO 在我们的电脑上运行速度非常快。

V100 的显存也更大，有 16 个 G，不过如果你把批大小设置得小一点，模型效率提高一点，那么显存只有 11 个 G 也没什么关系。

跟在线租赁上一代 Nvidia K80（更便宜，1 美元/每小时）相比，我们的 1080 Ti 比它强多了，训练速度就提高了 4 倍。在基准测试中，我发现它快了 3 倍～4 倍（我将在随后的帖子中说明如何进行基准测试）。每块 K80 GPU 的显存有 12 个 G，这是相比于 11GB 1080 Ti 的一个小优势。

AWS 价格昂贵，因为亚马逊只能使用更贵的 GPU

数据中心比较昂贵的一个原因是：他们使用的不是 Geforce 1080 Ti。根据合同，英伟达禁止在数据中心使用 GeForce 和 Titan 卡。所以亚马逊和其他供应商不得不使用 8500 多美元的数据中心版 GPU，因此他们给出的租赁价格也高。

自己搭建比购买强

首先，我们得决定是买一台机器还是自己搭建比较好，但是自己搭建要便宜个 40%～50% 呢。自己搭建的话，预制的计算机器至少需要花费 5000 美元，推荐的两个产品是 MITXPC Deep Learning DevBox 和 The MITXPC MWS-X299MDL CUDA Workstation。

实际上我们并不必要买成品的服务站。自己搭建电脑比较难的一步是找到适合机器学习的部件，并确保它们能好好工作。关于这个我接下来会说明。构建计算机机身并不难，第一次上手的人 6 小时之内可以完成，而专业人员则一小时不到。

自己搭建可以利用大降价来购买零件！

每年新一代硬件出来之后，旧的硬件就会降价。比如，当 AMD 出了 Threadripper 2 CPU，它的 1920X 处理器价格从 800 美元降到了 400 美元。因此，降价的时候你可以立马采取行动，这会省下不少钱。

自行搭建允许我们选择零部件

因为能选择零部件，我们可以扩展到 4 块 GPU，或者使用其它方法优化计算系统。我查看了一些现成的搭建方法，有的并不能扩展到 4 块 GPU，或者并不能进一步提升系统性能。

这些方法存在一些问题，例如一块 CPU 不会有 36+的 PCIe 线程、主板在物理上插不了 4 块 GPU、电源功率低于 1400W 且 CPU 的核心数少于 8 等。

我个人认为普通的机箱看起来非常丑陋，因此我们同样要确保零附件具有设计美感。例如确保噪声低和附件对机器学习有帮助，因为 SATA3 SSD 的读写速度为 600MB/sec，而 M.2 PCIe SSD 快了 5 倍，并达到了 3.4GB/sec。

如何开始搭建

在下一篇博客中，我将讨论怎么选择组件来搭建自己的电脑。如果你想抢先开始搭建，可以查看我公开的零件清单和价格，然后着手定制。

零件清单：https://pcpartpicker.com/b/B6LJ7P

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