#resheniya-dlya-raboty

Рекомендуемые системы для машинного обучения/AI TensorFlow

Выбор рабочего компьютера для машинного обучения

Машинное обучение работает на основе «опыта». Компьютер извлекает большой объем данных и использует их для анализа и прогнозирования ситуаций. Цель процесса состоит в том, чтобы машина самостоятельно создала «внутренний план», который она может использовать для определения ключевых задач пользователя. Чтобы добиться прогресса, потребуется поэкспериментировать с различными примерами и тестами. Вот почему мы говорим об обучении.

Чтобы «тренироваться» и учиться, компьютеру нужны обучающие данные. Интеллектуальный анализ данных является основой того, как работает машинное обучение, а используемые данные называются обучающим набором данных. Компьютеру (настольный компьютер купить) требуется аналитическое программное обеспечение и алгоритмы, а также среда развертывания – обычно сервер (сервер купить), адаптированный для удовлетворения вычислительных потребностей пользователя. Существуют типы обучения, которые могут различаться в зависимости от искомого ответа, типа анализируемых данных, рассматриваемой среды данных и типа выполняемого анализа (статистика, сравнения, распознавание изображений и т. д.). Алгоритмы обучения различаются в зависимости от поставленной задачи, и это также влияет на требуемую вычислительную мощность.

 

 

Cодержание:

  1. Основные сведения
  2. Основная платформа для приложений машинного обучения с ускорением на GPU
    1. Видеокарты
    2. Процессоры
  3. Рекомендации
  4. Что делать если нужен ПК для машинного обучения/AI TensorFlow?

 

 

Основные сведения

 

Машинное обучение обычно состоит из двух этапов. Первый – это разработка модели из набора тестовых данных, также известных как данные наблюдений. Этот шаг включает определение задачи, которую пользователь хочет обработать (обнаружение наличия элемента на фотографии, обнаружение статистической повторяемости, ответ на сигнал датчика и т. Д.). Это этап тестирования или «обучения». Второй этап - запуск модели в производство. Его можно оптимизировать с помощью новых данных. Некоторые системы могут продолжать обучение на этапе производства, но пользователь должен убедиться, что он получает обратную связь о полученных результатах, чтобы он мог оптимизировать модель и управлять машиной. Другие могут продолжать обучение в одиночку и развиваться самостоятельно.

 

Качество обучения зависит от нескольких факторов:

  1. Количество релевантных примеров, которые компьютер может рассмотреть. Чем больше примеров будет, тем точнее будет анализ данных.
  2. Количество характеристик, описывающих примеры. Чем они проще и точнее (размер, вес, количество, скорость и т. Д.), Тем быстрее и точнее будет анализ.
  3. Качество используемой базы данных. Если слишком много данных отсутствует, это повлияет на анализ. Ложные или преувеличенные данные также могут исказить результаты.

 

Алгоритм прогноза будет более точным, а анализ будет более актуальным, если эти элементы будут учтены. Как только проект машинного обучения определен и базы данных готовы, вы можете начать процесс машинного обучения.

 

 

Основная платформа для приложений машинного обучения с ускорением на GPU

 

Собранная нами система обладает следующими характеристиками:

  • лучшая конфигурация рабочей станции для нагрузок, ориентированных на GPU, таких как DNN с TensorFlow или PyTorch;
  • также отличная система для приложений науки о данных в целом, даже если основное внимание уделяется производительности процессора;
  • материнская плата высочайшего качества;
  • 4 слота PCIe Full x16 с коммутацией PLX и усиленным металлом;
  • оптимальное шасси с отличным охлаждением и тихой работой.

 

Вот оборудование, которое мы используем:

  • видеокарты: 2x RTX 3080 или 3090, 4x RTX A6000;
  • процессоры: Intel Xeon-W 2255 10-ядерный или Xeon-W 2295 18-ядерный;
  • память: 128 или 256 ГБ;
  • накопители: системный SSD 1 ТБ, SSD для данных 2 ТБ, жесткий диск 4 ТБ.

*Доступны другие варианты конфигураций оборудования

 

Видеокарты

Рассмотрим более детально, какое оборудование мы используем. Начнем с видеокарты RTX 3080.

GeForce RTX 3080

NVIDIA GeForce RTX 3080 – отличный графический процессор для глубокого обучения с лучшим соотношением цена/производительность. Основное ограничение – размер VRAM. Для обучения на RTX 3080 потребуются небольшие партии, а в некоторых случаях вы не сможете обучить большие модели.

 

GeForce RTX 3090

GeForce RTX 3090 имеет 24 ГБ памяти GDDR6X и построена с улучшенными ядрами RT и тензорными ядрами, новыми потоковыми мультипроцессорами и сверхбыстрой памятью G6X для потрясающего повышения производительности.

По сравнению с 4352 ядрами CUDA RTX 2080 Ti, RTX 3090 более чем вдвое превосходит его с 10496 ядрами CUDA. Больше ядер CUDA обычно означает лучшую производительность и более быструю обработку с интенсивной графикой. Однако основной проблемой RTX 3090 является охлаждение. Поскольку RTX 3090 не имеет вентиляторов нагнетательного типа, он сразу же нагреется до 90°C и перестанет работать (графический процессор активирует режим теплового регулирования).

NVIDIA RTX A6000 включает 48 ГБ памяти, тогда как RTX 3090 имеет только половину. Когда графический процессор активно используется в DaVinci Resolve, RTX A6000 примерно на 32% быстрее, чем RTX 6000/8000 предыдущего поколения, и более чем в 2,25 раза быстрее, чем Quadro P6000 двух поколений назад! Он также примерно на 75% быстрее, чем самый быстрый графический процессор AMD Radeon Pro, что делает его самой быстрой картой для рабочих станций, поэтому A6000 – хороший выбор. Хотя характеристики редко совпадают с реальной производительностью, самое важное, что следует отметить, это то, что RTX A6000 включает 48 ГБ видеопамяти по более низкой цене, чем Quadro RTX 8000, и теоретически имеет более чем вдвое большую производительность, чем любая из карт предыдущего поколения. 

48 ГБ видеопамяти могут не потребоваться для многих рабочих процессов, но могут быть критичными, если вы работаете с носителями сверхвысокого разрешения в таких приложениях, как DaVinci Resolve, или при рендеринге больших сцен в движках рендеринга на основе графического процессора, таких как Octane Render. Учитывая, что RTX A6000 48GB менее доступна, чем RTX 8000 48GB (что быстро складывается, если вам нужно несколько графических процессоров), A6000 привлекателен с точки зрения улучшения производительности.

 

NVIDIA RTX A6000

NVIDIA RTX A6000 – самая мощная видеокарта на GPU Ampere. Ее производительность на операциях с одинарной точностью составляет 38,7 TFLOPS – на 3,1 TFLOPS больше, чем у GeForce RTX 3090.

 

Процессоры

Особенности Intel Xeon-W 2255:

  • 10 ядер и 20 потоков;
  • тактовая частота процессора: 3.7ГГц;
  • если нагрузка ЦП ниже предела, технология Intel Turbo Boost разгоняет его, повышая рабочие частоты;
  • соотношение ядер и шин: 37;
  • на ускорение работы также влияет технология Intel Hyper-Threading, которая обеспечивает 2 потока обработки для каждого ядра, что дает возможность многопоточным приложениям выполнять значительно больше задач параллельно.

Intel Xeon-W 2255

Технология Intel Turbo Boost Max 3.0 оптимизирует производительность, определяя 4 самых быстрых ядра вашего процессора и направляя на них наиболее важные рабочие нагрузки.

Intel Xeon W-2295 – 18-ядерный процессор с тактовой частотой 3000 MHz и кэшем 3-го уровня 25344 KB. Этот процессор предназначен для серверов. По результатам тестирования Intel Xeon W-2295 выигрывает Intel Core i9-10940X и Intel Core i9-7980XE.

Некоторые рабочие нагрузки могут плохо масштабироваться на нескольких графических процессорах. Вы можете подумать об использовании двух графических процессоров для начала, если вы не уверены, что ваши конкретные характеристики использования и работы будут масштабироваться до 4 карт. В некоторых конфигурациях мы можем предварительно подключить дополнительные карты для облегчения расширения. Если вы используете Tensorflow, масштабирование с несколькими графическими процессорами обычно очень хорошее.

 

 

Рекомендации

 

ARTLINE WorkStation W98v33

ARTLINE WorkStation W98v33

Технические характеристики:

  • ЦП: AMD 32-ядерный Ryzen Threadripper 3970X 3.7-4.5Ghz
  • Видеопроцессор: Quadro RTX 5000 16GB
  • ОЗУ: 128Gb DDR4-3200 Gaming
  • Жесткий диск: 1ТВ M.2 NVME SSD
  • Второй ЖД: 1ТВ SSD SATA
  • Материнская плата: PRIME TRX40-PRO

*Вы можете купить рабочую станцию с любыми другими параметрами или же изменить любой из компонентов данной сборки.

 

ARTLINE Overlord RTX P99v22

ARTLINE Overlord RTX P99v22

Технические характеристики:

  • ЦП: Intel 18-ядерный i9-10980XE 3.0-4.6Ghz
  • Видеопроцессор: GeForce RTX 3090 24GB
  • ОЗУ: 128Gb DDR4-3600 Gaming
  • Жесткий диск: 1ТВ M.2 NVME SSD
  • Второй ЖД: 2ТВ SSD 
  • Материнская плата: PRIME X299-DELUXE

 

*Вы можете купить рабочую станцию с любыми другими параметрами или же изменить любой из компонентов данной сборки.

 

ARTLINE Overlord X99v31

ARTLINE Overlord X99v31

Технические характеристики:

  • ЦП: Intel 18-ядерный i9-10980XE 3.0-4.6Ghz
  • Видеопроцессор: GeForce RTX 3080 10GB
  • ОЗУ: 64Gb DDR4-3200 Gaming
  • Жесткий диск: 1ТВ M.2 NVME SSD
  • Второй ЖД: 1ТВ SSD 
  • Материнская плата: TUF X299 MARK 2

*Вы можете купить рабочую станцию с любыми другими параметрами или же изменить любой из компонентов данной сборки.

 

 

Что делать если нужен ПК для машинного обучения/AI TensorFlow

 

Любую нужную вам конфигурацию или оборудование, которое мы порекомендовали для машинного обучения/AI TensorFlow вы можете всегда приобрести в магазине Artline. Профессиональная консультация, высокоскоростная и главное качественная поддержка в интересующем вас вопросе – это лишь некоторые из плюсов Artline. Мы всегда рады подобрать вам систему в рамках вашего бюджета. Пишите, звоните, интересуйтесь в любое время!

г. Киев, ул. Кирилловская, 104

  • (080) 033-10-06
  • (044) 338-10-06
  • (066) 356-10-01
  • (097) 356-10-01
  • (063) 356-10-01

[email protected]