内存的性能指标（内存条的主要性能指标有哪些），也称内存储器和主存储器，作为服务器重要组成部件之一，在深度学习进程中同样扮演重要角色。今天，小编就与大家一起，共同探寻深度学习服务器中内存的选择技巧。
　　内存的作用
　　内存最重要功能便是用于暂时存放处理器中的运算数据，以及与硬盘等外部储存器交换的数据，是外界与存处理器进行沟通的桥梁。
　　只要服务器处于运行状态，处理器就会把需要运算的数据调到内存中进行运算，当运算完成后处理器再将结果传送出来，因此内存的性能对服务器整体性能影响非常大。
　　那么，我们到底该如何进行内存选择呢？
　　内存容量
　　基于我们正常认知，内存一定要选大容量。这没有错，但为什么要选大容量内存？到底该选多大内存呢？
　　策略一：基于显存，大于显存
　　内存大小会影响到深度学习性能，GPU工作需要有足够内存进行配合。这边，小编建议大家在进行内存选择时，内存容量需大于显存，最好能够达到显存的2倍。比如说，如果你配备了8张40GB显存的NVIDIA A100，那你至少应该有320GB的内存容量，并且最好能够达到640GB。
　　策略二：基于内心，越大越好
　　心理学告诉我们，专注是一种随着时间推移而耗尽的资源。内存是为数不多的硬件之一，更大的额外内存可以让您不浪费专注的精力，从而更加聚焦于解决困难的算法问题。有了更大容量内存你就可以有效避开内存瓶颈，为更为紧急的问题节约时间，提升效率。
　　所以，在资金预算充足情况下，增加额外内存容量是一个非常好的选择。频率
　　内存频率是影响内存性能的另一重要指标，内存频率代表着内存可以在什么样的频率下稳定工作，而我们需要注意的问题便是＂稳定＂。
　　如果我们因为预算不足而购买了2933MHz的内存产品，通过超频操作，也可以将频率提升到3200MHz，但在超频状态下，内存是无法保证正常稳定运行的。也就是说，如果进行了超频，虽然可以提升一定的性能，但是稳定性自然没有默认状态高。
　　同时，如果你的CPU和主板并不支持高的频率，内存的频率再高，也只能够在低频率模式下运行，如果强行使用高频率的话，那么只会导致黑屏无法开机，所以大概在选择高频内存的时候，也要看CPU和主板是否兼容更高频率的内存。

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