Комп'ютер для машинного навчання

Data Science – складна сфера діяльності, робота з якою вимагає потужних робочих станцій. Це обов'язково повинні бути серверні потужності – тільки така продуктивність здатна швидко і якісно працювати з великими обсягами даних. Будь-які ПК з продуктивність нижчою за серверну не можуть забезпечити комфортну роботу.

Зміст:

1. Вибір комплектуючих ПК для машинного навчання
2. Відеокарта для глибокого навчання штучного інтелекту
3. Процесор для навчання штучного інтелекту
4. Оперативна пам'ять для ML
5. Накопичувач ПК для машинного навчання
6. Комп'ютери для машинного навчання від компанії Artline

Деякі data science фахівці роблять величезну помилку, працюючи не на спеціалізованих комп'ютерах. Data science це завжди величезне навантаження на систему, неспеціалізована збірка може не витримати. Більш того, такі збірки дуже сильно нагріваються, відбувається троттлінг, працювати стає дуже некомфортно.

Саме тому вибір робочої станції серверного рівня дуже важливий для будь-якого data science фахівця. Нехтування потужним ПК загрожує несподіваними наслідками в майбутньому. Вибрати і купити комп'ютер у Києві та Україні Ви можете у нашому інтернет-магазині.

Вибір комплектуючих ПК для машинного навчання

Комп'ютер для машинного навчання ретельно комплектується найкращими процесорами, відеокартами, накопичувачами і материнськими платами. Всі комплектуючі ретельно перевіряються на сумісність.

Майже всі фреймворки розроблені для відеокарт NVIDIA, тому логічно, що для глибокого навчання штучного інтелекту необхідна потужна відеокарта NVIDIA. Процесор повинен бути максимально продуктивний з можливістю розгону. До материнської плати також є деякі вимоги – наявність 4 каналів пам'яті і гарне охолодження.

Вимоги машинного навчання постійно зростають, тому запас потужності не буде зайвим. Головне, щоб ПК мав хорошу систему охолодження, яка дозволить йому якісно і безшумно здійснювати точні обчислення.

Відеокарта для глибокого навчання штучного інтелекту

Швидкість відеопам'яті, її обсяг і кількість CUDA ядер має величезний вплив на вибір відеокарти. Чим більше обсяг і швидкість відеопам'яті, а також чим більше кількість ядер CUDA, тим швидше відбувається процес глибокого навчання. PyTorch, MXNet, TensorFlow використовують бібліотеки для GPU прискорення, наприклад, cuDNN, DALI і NCCL, що дозволяє значно заощадити час для ML. Саме тому відеокарта повинна бути потужна, до її вибору необхідно підходити дуже відповідально.

Нижче представлена таблиця характеристик усіх топових відеокарт NVIDIA, які підходять для ML.

1. Quadro GV100 – найпродуктивніша відеокарта, могутнішої, на даний момент, немає. Головними її перевагами є обсяг і кількість відеопам'яті, а також її швидкість. Серед недоліків – висока ціна і відсутність тензорних ядер. Quadro GV100 спеціально розроблялася для машинного навчання.
2. Quadro RTX 8000 – відеокарта з прекрасною кількістю відеопам'яті. Вона має спеціальні технології для роботи з 3D графікою. Відеокарта чудово навчає штучний інтелект, проте її ціна трохи завищена через наявність технологій, які не потрібні під час ML.
3. Quadro RTX 6000, 5000, 4000 – аналоги Quadro RTX 8000 з меншою кількістю відеопам'яті і ядер, що робить їх менш ефективними в ML в порівнянні з Quadro RTX 8000. Незважаючи на це, ціна все ще завищена.
4. TITAN RTX – продуктивний аналог Quadro RTX 6000, коштує набагато дешевше. Серед переваг - використання двох відеокарт TITAN RTX дозволить розширити відеопам'ять і отримати більше обчислювальних потужностей, ніж має Quadro RTX 6000. Серед недоліків - відсутність драйверів і програмного забезпечення від NVIDIA для інженерії та 3D графіки. Незважаючи на ці недоліки, для ML відеокарта підходить добре.
5. RTX 2080 Ti і RTX 2080 SUPER – ігрові відеокарти з хорошою продуктивністю. Вони обладнані тими ж апаратними рішеннями, що і спеціалізовані відеокарти Quadro, проте робочі драйвера заточені під відеоігри. З фреймворками для штучного інтелекту взаємодіють дуже добре.

Процесор для навчання штучного інтелекту

ML вимагає багато оперативної пам'яті і 4 канали пам'яті процесора. Тільки 4 канали пам'яті здатні забезпечити максимально швидку передачу даних. Для глибокого навчання штучного інтелекту підходять тільки найостанніші процесори – на даний момент це Intel Core i9 (без урахування серверних рішень). Процесори 10 покоління мають неперевершену потужність, 4 канали пам'яті і величезну кількість ядер.

10 покоління процесорів Intel Core i9 представлено різними моделями – всі вони дуже потужні, тому вибір залежить від вашого бюджету. Природно, чим більше потужність, тим краще відбувається глибоке навчання штучного інтелекту. Ми рекомендуємо Intel 10-Core i9-10900F, Intel 10-Core i9-10900KF, Intel 10-Core i9-10900X, Intel 18-Core i9-10980XE.

Оперативна пам'ять для ML

Мінімумом у 2020 році вважаються 8 ГБ оперативної пам'яті, однак машинного навчання це не стосується. Навіть 16 ГБ занадто мало. Мінімум для ML – 32 ГБ ОЗУ. Чим більше оперативної пам'яті, тим краще. Стандартною кількістю для навчання штучного інтелекту вважаються 64 ГБ. Це саме та кількість, з якою ви можете не хвилюватися про брак ОЗУ. Можна встановити 128 і 254 ГБ ОЗУ – така кількість використовується в екстремальних збірках, які призначені для жахливих навантажень.

Частота оперативної пам'яті повинна бути максимальною – на даний момент 3333 МГц, тип пам'яті – DDR4. Ні в якому разі не можна використовувати застарілий тип пам'яті, це дуже негативно вплине на продуктивність всієї системи.

Накопичувач ПК для машинного навчання

У 2020 році жоден ПК не може нормально працювати без SSD. У випадку з робочою станцією та ж ситуація – для нормального функціонування всіх комплектуючих необхідний максимально швидкий накопичувач – SSD M.2. Він здатний передавати дані зі швидкістю 3,5 ГБ/секунду. Кращими SSD M.2, на даний момент, є Samsung 970 EVO Plus і Kingston KC2000. Крім SSD M.2, можна також встановити HDD накопичувач на декілька TB для зберігання великих файлів.

Комп'ютери для машинного навчання від компанії Artline

	ARTLINE WorkStation PROARTv03Win – стильний бюджетний ПК для глибокого навчання штучного інтелекту. Intel 10-Core i9-10900F 2.8-5.2Ghz чудово справляється з будь-якими завданнями, 32Gb DDR4-3200 Gaming допомагає йому в цьому. Продуктивна відеокарта Quadro RTX 4000 з невеликим запасом оперативної пам'яті (8GB) також добре справляється зі своїми завданнями. Накопичувачі швидкі – 500GB M.2 NVME SSD і 1TB SSD SATA. Ця робоча станція – чудовий варіант для початківців.
	ARTLINE WorkStation PROARTv08Win – стильна робоча станція високого рівня продуктивності, яка дозволить ефективно навчати штучний інтелект. Усередині процесор 10 покоління – Intel 10-Core i9-10900KF з чудовою тактовою частотою 3.7-5.3Ghz. Нормальна кількість ОЗУ - 64Gb DDR4-3200 Gaming значно підтримують роботу процесора. Відеокарта Quadro RTX 5000 16GB добре справляється зі своїми завданнями. Два швидких накопичувача – 500GB M.2 NVME SSD і 1TB SSD SATA забезпечують швидке завантаження всієї системи.
	ARTLINE WorkStation W99v23 – найбільш професійна збірка для машинного навчання в магазині Artline. Усередині процесор неймовірної потужності – Intel 18-Core i9-10980XE 3.0-4.6Ghz і 128Gb DDR4-3200 Gaming. Відеокарта Quadro RTX 6000 24GB приємно доповнює цю збірку. Материнська плата PRIME X299-DELUXE дуже добре оптимізована, ідеально підходить для ML. Усередині також 2x1TB SSD 970 PRO і 2x8TB HDD - ця робоча станція працює неймовірно швидко, простору не буде замало ніколи. ARTLINE WorkStation W99v23 – робоча станція вищого рівня продуктивності, що призначена для екстремальних навантажень.