Компьютер для машинного обучения

Data Science – сложная сфера, работа с которой требует мощные рабочие станции. Это обязательно должны быть серверные мощности – только такая производительность способна быстро и качественно работать с большими объемами данных. Любые ПК не серверной мощности не смогут обеспечить комфортную работу.

Содержание:

1. Выбор комплектующих ПК для машинного обучения
2. Видеокарта для глубокого обучения ИИ
3. Процессор для обучения ИИ
4. Оперативная память для ML
5. Накопитель ПК для машинного обучения
6. Компьютеры для машинного обучения от компании Artline

Некоторые data science специалисты делают огромную ошибку, работая не на специализированных компьютерах. Data science это всегда огромная нагрузка на систему, неспециализированная сборка может не выдержать, и специалист потеряет все данные и наработки. Более того, такие сборки очень сильно нагреваются, происходит троттлинг, работать становится очень некомфортно.

Именно поэтому правильный выбор рабочей станции серверного уровня очень важен для любого data science специалиста. Пренебрежение использования мощного ПК грозит непоправимыми последствиями в будущем. Выбрать и купить компьютер в Киеве и Украине Вы можете в нашем интренет-магазине.

Выбор комплектующих ПК для машинного обучения

Компьютер для машинного обучения тщательно комплектуется самыми лучшими процессорами, видеокартами, накопителями и материнскими платами. Все комплектующие тщательно проверяются на совместимость. 

Почти все фреймворки разработаны для видеокарт NVIDIA, поэтому логично, что для глубокого обучения ИИ необходима производительная видеокарта NVIDIA. Процессор должен быть максимально производительный с возможностью разгона и технологией многопоточности. К материнской плате также есть некоторые требования – наличие 4 каналов памяти и хорошее охлаждение.

Требования машинного обучения постоянно растут, поэтому запас мощности не будет лишним. Главное, чтобы ПК имел хорошую систему охлаждения, которая позволит ему качественно и с минимальным шумом осуществлять точные вычисления.

Видеокарта для глубокого обучения ИИ

Скорость видеопамяти, ее объем и количество CUDA ядер имеет огромное влияние на выбор видеокарты. Чем больше объем и скорость видеопамяти, а также чем больше количество ядер CUDA, тем быстрее происходит процесс глубокого обучения. PyTorch, MXNet, TensorFlow используют библиотеки для GPU ускорения, например, cuDNN, DALI и NCCL, что позволяет значительно сэкономить время на ML. Именно поэтому видеокарта должна быть мощная, к ее выбору необходимо подходить очень ответственно.

Ниже представлена таблица характеристик всех топовых видеокарт NVIDIA, которые подходят для ML.

1. Quadro GV100 – самая производительная видеокарта в 2020 году, мощнее, на данный момент, нет. Главными ее преимуществами являются объем и количество видеопамяти, а также ее скорость. Среди недостатков – высокая цена и отсутствие тензорных ядер. Quadro GV100 специально разрабатывалась для машинного обучения.
2. Quadro RTX 8000 – видеокарта с прекрасным количеством видеопамяти и технологиями для работы с 3D графикой. Видеокарта прекрасно себя чувствует при обучении ИИ, однако ее цена немного завышена из-за наличия технологий, которые не нужны во время ML.
3. Quadro RTX 6000, 5000, 4000 – аналоги Quadro RTX 8000 с меньшим количеством видеопамяти и ядер, что делает их менее эффективными в ML по сравнению с Quadro RTX 8000. Несмотря на это, цена все еще завышена.
4. TITAN RTX – производительный аналог Quadro RTX 6000, стоит гораздо дешевле. Среди преимуществ – использование двух видеокарт TITAN RTX позволит расширить видеопамять и получить больше вычислительных мощностей, чем имеет Quadro RTX 6000. Среди недостатков – отсутствие драйверов и программного обеспечения от NVIDIA для инженерии и 3D графики. Несмотря на эти недостатки, для ML видеокарта подходит хорошо.
5. RTX 2080 Ti и RTX 2080 SUPER – игровые видеокарты с хорошей производительностью. Они оборудованы теми же аппаратными решениями, что и специализированные видеокарты Quadro, однако рабочие драйвера заточены под видеоигры. С фреймворками для ИИ взаимодействуют очень хорошо. По производительности две видеокарты RTX 2080 Ti заметно мощнее, чем одна TITAN RTX.

Процессор для обучения ИИ

ML требует много оперативной памяти и 4 канала памяти процессора. Только 4 канала памяти способны обеспечить максимально быструю передачу данных. Для глубокого обучения ИИ подходят только самые производительные и самые последние процессоры – на данный момент это Intel Core i9 (без учета серверных решений). Процессоры 10 поколения обладают непревзойденной мощностью, превосходным разгоном, технологией многопоточности, 4 каналами памяти и огромным количеством ядер.

10 поколение процессоров Intel Core i9 представлено разными моделями – все они очень мощные, поэтому выбор зависит от вашего бюджета. Естественно, чем больше мощность, тем лучше происходит глубокое обучение ИИ. Мы рекомендуем Intel 10-Core i9-10900F, Intel 10-Core i9-10900KF, Intel 10-Core i9-10900X, Intel 18-Core i9-10980XE.

Оперативная память для ML

Минимумом в 2020 году считаются 8 ГБ ОЗУ, однако машинного обучения это не касается. Даже 16 ГБ слишком мало. Минимум для ML – 32 ГБ ОЗУ. Чем больше оперативной памяти, тем лучше. Стандартным количеством для обучения ИИ считаются 64 ГБ. Это именно то количество, с которым вы можете не переживать о нехватке ОЗУ. Можно установить 128 и 256 ГБ ОЗУ – такое количество используется в экстремальных сборках, которые предназначены для высоких нагрузок.

Частота оперативной памяти должна быть максимальной – тип памяти – DDR4.

Накопитель ПК для машинного обучения

В 2020 году ни один ПК не может нормально работать без SSD. В случае с рабочей станцией та же ситуация – для нормального функционирования всех комплектующих необходим максимально быстрый накопитель – SSD M.2. Он способен передавать данные со скоростью 3,5 ГБ/секунду. Лучшими SSD M.2, на данный момент, являются Samsung 970 EVO Plus и Kingston KC2000. Помимо SSD M.2, можно также установить HDD накопитель на пару TB для хранения больших файлов.

Компьютеры для машинного обучения от компании Artline

	ARTLINE WorkStation PROARTv03Win – стильный бюджетный ПК для глубокого обучения ИИ. Intel 10-Core i9-10900F 2.8-5.2Ghz прекрасно справляется с задачами обучения ИИ, 32Gb DDR4-3200 Gaming помогает ему в этом. Производительная видеокарта Quadro RTX 4000 с небольшим запасом оперативной памяти (8GB) хорошо справляется со своими задачами. Накопители быстрые – 500GB M.2 NVME SSD и 1TB SSD SATA. Эта рабочая станция прекрасный вариант для начинающих data science специалистов.
	ARTLINE WorkStation PROARTv08Win – стильная рабочая станция высокого уровня производительности, которая позволит эффективно обучать ИИ. Внутри процессор 10 поколения – Intel 10-Core i9-10900KF с прекрасной тактовой частотой 3.7-5.3Ghz. Прекрасное количество ОЗУ - 64Gb DDR4-3200 Gaming оказывают заметную поддержку процессору. Видеокарта Quadro RTX 5000 16GB хорошо справляется со своими задачами. Два быстрых накопителя – 500GB M.2 NVME SSD и 1TB SSD SATA обеспечивают высокую загрузку всей системы.
	ARTLINE WorkStation W99v23 – самая профессиональная сборка для машинного обучения в магазине Artline. Внутри невероятной мощности процессор - Intel 18-Core i9-10980XE 3.0-4.6Ghz и 128Gb DDR4-3200 Gaming. Видеокарта Quadro RTX 6000 24GB приятно дополняет эту сборку. Материнская плата PRIME X299-DELUXE невероятно оптимизирована, идеально подходит для ML. Внутри также 2x1TB SSD 970 PRO и 2x8TB HDD – эта рабочая станция работает невероятно быстро, пространства не будет мало никогда. ARTLINE WorkStation W99v23 – рабочая станция высшего уровня продуктивности, предназначена для экстремальных нагрузок.