为了让初学者花最少的钱办性价比最高的事情，我构造了这样一套DIY装机配置，在最大化利用显卡资源的同时，极力压缩无关配置。这个配置的主要特性是去掉了扩展性的可能，从而大幅降低了成本。

由于训练和推理主要使用显卡，显卡还是要尽量的好，为了能够训练主流的模型，我们还是要上性价比最高的NVIDIA 1080Ti。

显卡：技嘉(GIGABYTE) AORUS GTX 1080Ti，如果有渠道也可以买海外的英伟达出的公版（699美元）。

CPU：根据预算可以选择i5 7600K或i7 7700K，当然其他的LGA 1151接口的CPU都可以根据自己的经济能力进行选择，注意一下PCIe的通道数，只要要保证16通道，可以上英特尔官网查一下https://ark.intel.com/products。接口一定要是LGA 1151，后面的主板和他是配套的。

内存：至少16G，如果选择16G，建议两个8G，利用上双通道。如果32G，上两条16G。内存频率不是特别重要，DDR4 2133或2400普通的台式机内存就可以了。

主板：华硕Z270-A，跟X99系列主板的3000元起步，Z270要便宜好多，如果选择扩展性好的，比如网上经典的深度学习主机配置里那个三显卡支持的X99-E WS主板，X99系列主板的确有较好的扩展性，他需要搭配的CPU也要高端一些，起步CPU是6800K，比7700K要贵几百元，但6800K的优势是多核，主频却弱于7700K。对游戏、VR的支持，显然7700K更给力一些。Z270A+7700K京东有套装，便宜好几百块。

SSD：考虑到充分发挥显卡的性能，我们尽量不再占用PCIe通道，所以放弃了速度更快的m.2接口SSD，而选用了SATA3的SSD，但6Gbps的速度其实日常使用已经足够快了，而且SATA3的SSD可以持续达到6Gps的读写性能，而m.2（使用PCIe模式）或PCIe的SSD，在连续写入达到4Gb之后，写入速度就迅速衰减到1.6Gbps。推荐型号：三星(SAMSUNG) 850 EVO 250G SATA3 固态硬盘，容量根据需求自己选。

硬盘：建议还是要有一个上T的机械盘用来存数据的，这个就随便了，只要是SATA3接口的随便选。

电源：如果将来不再加显卡了，理论上这个配置也不适合加显卡，毕竟通道数只有16个，一个显卡占用的PCIe×16就给用没了，虽然这个主板支持两个PCIe×16插槽，但是真是两个都插上，主板芯片组就会变成两个8通道的运转了。所以600W的电源基本就够用了，建议电源要稳定，最好上EVGA品牌，大厂实力，然后根据经济能力自己选就好了。

虽然是深度学习的乞丐版，这个配置在游戏玩家中也算非常不错的高端配置了，玩各类游戏那是不在话下，再来个VR套装，就真是物尽其用了。

装机过程要注意的是显卡供电要求比较高，需要用两个电源线把两个供电口都插满。

如果有人使用这个配置装机了，你可以在此留言，我将再写一篇ubuntu、windows10双系统安装，以及深度学习基础环境搭建的文章。