深度学习的每个计算任务都是独立于其他计算的，每个计算任务是并行的；
GPU的运算单元比CPU多得多，相同时间可以完成更多的计算，具备强大的并行计算能力，非常适合深度学习；
如果自己的笔记本电脑GPU配置是RTX3050以上的，可以在本地运行中小型数据的深度学习代码，供平时的学习使用。但是当数据量比较大时，在本机跑不仅费时，在笔记本跑1天才出结果，用服务器可能1个小时就可以，而且显卡长时间运作很容易报废；
在自己笔记本上敲代码，跑个测试，在GPU服务器上跑训练模型，这是非常方便的。
接下来，如何连接服务器？
一、Xshell连接服务器
1.Xshell下载连接：https://www.xshell.com/zh/xshell/
2.点击下载
3.如果是学生，就选择右侧的“免费授权页面”
4. 输入姓名和邮件，选择两者打勾，因为后续会用到使用XFTP来传输文件。
5. 下载完成后完成安装。非常简单，要注意两点：一是注意下载地址，尽量不要放在C盘，二是随便选择一个文件夹来添加程序图标即可。
6.打开Xshell，点击左上角“新建”.
6.自定义名称，比如输入“实验室”，主机填服务器的IP地址，端口号一般都是22，填完后选择确定
7. 输入用户名和密码，如果是购买的云服务器，打开云服务器官网可以查看到你的用户名和密码；如果是实验室的服务器，可以去问问师兄师姐或者老师，用户名和密码是多少。填完后选择确定，选择接受并保存
8.最后，成功连接服务器。
二、Xftp文件传输
刚才XShell和Xftp的下载链接应该都发到邮箱了，打开链接下载，和Xshell类似，就不再细讲了。
连接服务器后，和Xshell类似，就可以将本地的代码和数据集传到服务器了，建议先生成压缩文件tar.gz后在传到服务器，操作也很简单，直接拖动即可。
三、PyCharm连接服务器
提前说明一下，只有PyCharm专业版才有远程调试开发的功能，学生可以去官网认证获得一年的专业版使用权，也可以去购物网站找找资源。
1.打开PyCharm，点击设置
2.选择“python解释器”
3. 选择“添加解释器”，选择“SSH”
4.主机为服务器的IP地址，输入用户名
5.输入密码
6. 位置选择anaconda3/bin/python
7.同步文件夹，尽量一次同步一个项目文件，不要一下子把所有文件全传过去。
8.点击创建，随后点击确定文章来源：https://uudwc.com/A/woyEw
9. 使用服务器运行一下
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