### 构建自己的NVIDIA DevBox
#### 一、项目背景与动机
NVIDIA推出的DevBox为深度学习领域的研究人员提供了一款高性能计算平台。这款专为神经网络训练设计的设备，凭借其强大的单精度计算能力，深受业界好评。然而，官方售价高达15,000美元，对于许多研究者或小型团队来说是一笔不小的开销。因此，构建一个成本更低且性能相近的DIY版本变得极具吸引力。
#### 二、构建过程与配置
为了降低成本并提高性价比，我们决定参考NVIDIA提供的指南来自行构建一个DevBox。通过仔细挑选组件并适当调整配置，我们的目标是在确保性能的同时，将成本控制在合理范围内。
**硬件配置：**
- **主板：** GA-X99-UD4
- **处理器：** Core i7-5930K
- **显卡：** 4x ASUS Titan X
- **机箱：** Carbide Series® Air 540 High Airflow ATX Cube Case
- **电源：** EVGA 1600P2
- **内存：** Viper Extreme 32GB (4x8GB)
- **硬盘：** Samsung XP941 M.2 (512GB)
- **CPU散热器：** Corsair H60
总成本约为5,837.88美元，仅为官方价格的一半左右，这意味着NVIDIA在组装和销售该设备时可能有较高的利润空间。
#### 三、性能与功耗分析
**性能：**
- **多GPU支持：** 使用4张ASUS Titan X显卡，每张拥有12GB GDDR5显存，能够提供极高的并行计算能力，非常适合大规模神经网络训练。
- **高速存储：** 配备了三星XP941 M.2 SSD，读写速度远超传统机械硬盘，有助于加速数据加载和模型保存过程。
**功耗：**
- **最大功耗：** 运行4张Titan X显卡满载时，整个系统功耗可达1,300瓦，接近家用电路的安全阈值。
- **电费估算：** 在加利福尼亚地区，按平均每千瓦时0.18美元计算，峰值负载下每小时电费约为0.23美元，每月电费约168美元。
- **安全考虑：** 建议选择20A电路进行供电，以免因负载过高导致电路过载，影响家庭用电安全。
#### 四、成本效益分析
构建DIY版NVIDIA DevBox的主要优势在于成本控制：
- **成本节省：** 通过自行采购和组装，我们成功将成本降低至原价的一半以下。
- **灵活性：** 自行选择硬件意味着可以根据实际需求调整配置，例如更换更便宜或性能更强的组件。
- **快速部署：** 相较于官方等待列表，DIY方法可以更快地完成构建和投入使用。
#### 五、总结与建议
构建自己的NVIDIA DevBox是一项值得尝试的项目，它不仅能够显著降低成本，还提供了更高的灵活性和定制性。需要注意的是，在选择硬件时要考虑到兼容性和功耗问题，以确保系统的稳定运行。此外，对于预算有限的研究人员或团队来说，DIY方案无疑是一种极具吸引力的选择。
