选择配置时需要考虑以下几点:
1. GPU型号:目前市场上主流的GPU型号有NVIDIA和AMD,其中NVIDIA的GPU性能更强,但价格也更高。
2. GPU数量:如果需要进行大规模的深度学习训练,需要选择GPU数量较多的服务器。
3. CPU:选择高性能的CPU可以提高服务器的计算性能,但也会增加成本。
4. 内存:深度学习模型需要大量的内存进行训练,因此需要选择内存较大的服务器。
5. 存储:选择高速的固态硬盘可以提高数据读写速度,但也会增加成本。
综合考虑以上因素,建议选择具有NVIDIA GPU、较高性能CPU、较大内存和高速固态硬盘的服务器配置。