要配置一台深度学习电脑，有以下几个要点：
如果是以个人为单位做深度学习工作站，可以通过适当捡洋垃圾有效地降低系统成本
如果在过去型号的GPU上没有投资，请无脑配置最新版GPU的投资回报呈线性变化，因此可以按照自己的显存配置量力而为不要忽视电源，总体消耗不加注意可能导致过载注意：
BIOS请上3.91版，以回避CPU安全补丁带来的性能影响
NVMe请上对应品牌有Option ROM的SSD
推荐一个重型工作站的配置：
准系统 HP Z820 x1 原生支持V2系列CPU，且1125w大功率电源
CPU Intel E5-2697v2 12核24线 2.7/3.5G x2
内存 32GB DDR3 1600 x 16 = 512GB
显卡 GeForce RTX 2080 （8GB） 涡轮版 x3
系统盘 Samsung P953 960GB x1 加转接卡
数据盘 Seagate ST6000NM0034 6TB x4 （RAID10） = 12TB
这个配置CPU和RAM比较足，显卡为了平衡性价比比较吃亏，空间电源都发掘到了极致，总价格3万左右
重要的官方手册：
① HP Z220 SFF、Z220 CMT、Z420、Z620 和 Z820 工作站系列 使用手册(User Guide)
这个是官方的基础使用设置，虽然大部分内容你肯定了解，还是建议下载下来翻看一下：
中文版链接：h10032.
英文版链接：h10032.
② HP Z220 SFF, Z220 CMT, Z420, Z620, and Z820 Workstations Maintenance and Service Guide
这个官方似乎只有英文版，但是内容非常重要，一定要下载。
链接：
（当然文档里说的会略保守，比如文档里说Z420最多支持8*8G=64G的普通内存/纯ECC内存；实际上Z420是可以正常使用8*16G=128G DDR3 ECC REG内存的）
GPU的代际更新
关于洋垃圾：
洋垃圾是个好东西，价格便宜量又足。尤其是在淘汰下来的工作站上常用Xeon级别的单/多路CPU，而它在极其低廉的成本下提供了：
a) 多核大缓存，
b) 大内存支持，
c) 多PCI-E通道，
d) 多路NUMA支持。
牙膏厂（Intel）体系架构更新对于性能的优化已经很微小了，它主要是制程带来的能耗优化。所以哪怕是早个几代的CPU，比如2012年发布的Sandy Bridge EP，做个深度学习的主机CPU也是绰绰有余。
