最近在paddlepaddle溜达，看到了柯南变身器，于是从aistudio下载到本地玩，单位的1060 6G版显卡，跑起来，语句一场就不行，遂上淘宝，咸鱼溜达一圈，见到了tesla k80 m40等一系列的卡卡。于是经过多番考虑（知乎一位买k80说翻车的帖子），于是最终下手m40。咸鱼有卖1800的，我问他保一个月质保不，他说，不保，我说谢谢，我考虑一下，他骂***（这时代也不知道怎么了，我就发了两条消息，这货好像脑子有点问题了，随后拉黑。因此不建议上咸鱼买，毕竟想上m40卡的应当希望稳妥一点）。随后在淘宝找了一家1945包邮的，还送一条转接线。挺合适，单买电源转接线需要30左右。（其实我怀疑这两家是一家，因为都是上海的）。淘宝这个质保3个月。当个保险。我用的机器配置如下，都是王牌(快玩完了的)产品。附上大师截图。大师我们需要它，他是给我们装显卡驱动的。win10自己好像不太认。以下配置，绝对可以跑paddlepaddleGPU框架。除了U，别的都挺便宜，刚开始买来做NAS的奈何功耗太高40w了，搁置了，现在加上m40满血复活。整套下来5000千元。当然，内存大家没必要这么大。4千完全够。我这主要是普通台式机使用m40，大家完全可以用二手服务器。买完之后，我发现网上很多说m40这些系列必须专门的主板和u才能跑，所以，那心情大家都能猜到，已经做好，再买板子的准备的我。

两天到货了，同时购买的电源，没有收到，买的600W电源，没办法，偏远小城市，快递缓慢。 建议大家 买大于600w的电源，我原本一台没有独显的机器用的是300W电源，随机迫于心急之情，开始剪线，改电源。

我原本的电源提供一个常规的显卡供电口，是6+2=8的结构，3x12V 3xGND 2GND结构

而Tesla系列根据知乎朋友的介绍和，我的实际观察，确定其为一排4x12V 一排4xGND的结构，也就是和我的主板CPU供电一致。所以，知乎这位朋友说，他一开始用常规显卡接口供电，将他的k80干坏电容问题，估计很真实，也是这个前车之鉴，我小心对比了电源结构，最终开始剪掉了老板送电源线和我自己那个300W电源的12V显卡口，（其实一开始，准备只剪我自己这个电源的显卡口，改一下线路来着，奈何我这90块钱的电源，那线 细的就像头发丝 让我直接干断了）。接完线，我还发现我用的那个接口保护的热缩管，给小了，无奈，只能用电胶带缠绕。

我们都知道，tesla m40 或者k80是被动散热的，所以需要一个大风扇，随机拿出珍藏的老王家（也可能是老五加买的）涡轮风扇，临时充当散热器。现在吹出来的风，凉凉的。我是在跑完模型才写的这个博客，所以，需要大内存，舍不得上3090还是几个0来着的，赶紧买吧，这个卡算力仅能接近1060ti(如果有ti的话，实在没心思去记)。

索性没有闻到烟味，机器80w左右，没装驱动前，装完cuda和cudnn，后待机40w-50w，基本等于u自身的耗能。

网上有大神说了，我们需要在bios中开启一个叫above 4G的选项，我才是扩展大显存用的，我一开始，因为是抱着试试看的态度开机的，没有修改这一项，win10刚开机无法检测到设备，别慌（其实慌得一批，心想是不是电源改差了）。拿出祖传360驱动大师，尝试检查，看到提示安装m40显卡驱动，心安了一半。完事然我们荡起双桨，不对，让我们等待安装，结束后重启，嗯，显卡没按上，设备管理里面带个叹号，但是有设备了，随机我决定去神奇的bios中间，找找那个4G，没看到网上一样的，随便找了个类似的设为打开，完事重启，我们win10大老爷就提示驱动正常了。我猜测，如果我直接调好主板设置，win10大老爷，可能能够直接自己装驱动。

cuda我选的10.2，python版本3.6.建议大家用熟悉的版本。有个巨坑就是，一定要看paddle官方安装教材，cudnn不能太新，他说>=，我们用等于就行。然后自己注意cudnn和cuda版本的对应。 然后双击程序开始安装即可。是的，没有什么特别的，大步往前走，大步往前试，试试就逝世也不是总会出现的，更何况，大不了重装个系统嘛。

现在都流行什么python -m pip安装，我还是习惯管理员权限下pip直接干。

从aistudio上把文件下载下来，那个ipynb文件，需要用命令改个名，我反正是直接这么整完下载了。哪位大佬有没有更好的方式下载。 中国特色社会主义$这句话耗时情况。

本地用什么，我以前喜欢用pycharm，现在，现在无脑vscode。插件按上，怎么搞大家自己试，很容易的。由于我是管理员权限下安装的各类python包，所以不用管理员权限运行这个代码。他就总报错，另外，vscode上的jupyter无法使用那个声音播放，据说是ms的锅。

合成语言的速度，和我的1060差不太多，但1060长语音直接干崩，就是超过7个字就蹦了。这个比较长，但是我看我的电源功率嗖的一下蹦到303w，咱也就不敢试了，真怕试试就逝世。

拆机前，我的机箱是这个样子的。所以，拆机需谨慎，机箱选择需谨慎。

大家装机子需要谨慎一点。

由于按照本人步骤，造成的一切损失，概不承担。请您多参考几篇文章。做个爱人爱己，自足常乐的人，谢谢。

Tesla m40 可以在普通台式机上使用，但是对主板等可能也有一定的要求，需要谨慎选择，我在此提供给需要的同志一份参考，如果觉得本文对你有所帮助，请献出你的点赞收藏，谢谢。

散热看B站大佬k80 m40的改水冷，但是感觉也不是很合适。 寻找稍微静音美观的方案

4000不到的24G训练机，还要什么自行车，最新的30多少0,24G多少咪，大家都有数，需要的就不用犹豫啦。 为什么不用k80，听说，k80双核心24G面对大模型还是不行。 强调一下，算力不如1080。仅适合需要跑大模型的各位同志门，需要强算力的，还是加钱吧。现在来说，只是勉强够用啦。 AIstudio最香，就架构限制的死死的了，刚出来那会，我用的时候，还可以自己装，现在好像直接拉到了。