在計算機時代的早期，一名極客的滿足感很大程度上**於能diy一台機器。到了深度學習的時代，前面那句話仍然是對的。
那麼就有三個選擇項：
a、購買組裝好的伺服器，例如nvidia digits devbox
b、購買雲服務，例如amazon的gpu服務
c、自己攢一台深度學習伺服器。
a項從價效比上不合算，而且不一定買的到。b項的雲服務對於研究探索性質工作而言也比較貴，機器配置也不一定合適，所以我們就c項了。
硬體選擇：基本思路是單顯示卡機器，保留公升級空間
所以顯示卡選擇最重要，因為準備基於cuda計算（cuda (computeunified device architecture) 是nvidia開發的gpu平行計算環境。），所以只能選擇nvida系列的。在英偉達產品系列中，有消費領域的geforce系列，有專業繪圖領域的quadro系列，有高效能計算領域的tesla系列，如何選擇？
有**研究，太高的精度對於深度學習的錯誤率是沒有提公升的，而且大部分的環境框架都只支援單精度，所以雙精度浮點計算是不必要，tesla系列都去掉了。從顯示卡效能的指標看，cuda核心數要多，gpu頻率要快，視訊記憶體要大，頻寬要高。這樣，最新titan x算是**便宜量又足的選擇。
cpu選擇：
在深度學習任務中，cpu並不負責主要任務，單顯示卡計算時只有乙個核心達到100%負荷，所以cpu的核心數量和顯示卡數量一致即可，太多沒有必要，但是處理pcie的頻寬要到40。
主機板選擇：
需要支援x99架構，支援pcie3.0，還要支援4通道ddr4記憶體架構。如果要搞四顯示卡並行，pcie頻寬支援要達到40，並且支援4-waynvida sli技術。
記憶體：
達到視訊記憶體的二倍即可，當然有錢的話越大越好。
電源問題：乙個顯示卡的功率接近300w，四顯示卡建議電源在1500w以上，為了以後擴充套件，選擇了1600w的電源。
機箱散熱：
因為各種部件相當龐大，需要有良好散熱功能的大機箱，選擇了tt thermaltake core v51機箱，標配3個12cm風扇。未來如果需要還可以加裝水冷裝置。
以上就是主要硬體環境的選擇和安裝。
軟體環境安裝：
主要安裝了ubuntu系統，cuda環境，以及theano、keras環境
最後的硬體配置：
cpu: intel x99平台 i7 5960k
記憶體: ddr4 2800 32g(8g*4)
主機板: gigabyte x99-ud4
顯示卡: gtx titan x
硬碟: ssd+普通硬碟
系統和軟體
作業系統: ubuntu 14.04.3 x64
cuda: 7.5
anaconda 2.3
theano 7.0
keras 2.0
參考資料：
之前網上找到另一種安裝theano方式是自行安裝元件。但嘗試未成功，有可能是因為cpu等硬體不同，可能需要自行編譯安裝openblas，numpy, scipy, theano等環境，極為繁瑣。最後還是直接用anaconda方便。
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