Машинне навчання працює на основі «досвіду». Комп'ютер витягує великий обсяг даних і використовує їх для аналізу і прогнозування ситуацій. Мета процесу полягає в тому, щоб машина самостійно створила «внутрішній план», який вона може використовувати для визначення ключових завдань користувача. Щоб домогтися прогресу, потрібно поекспериментувати з різними прикладами і тестами. Ось чому ми говоримо про навчання.
Щоб «тренуватися» і вчитися, комп'ютеру потрібні навчальні дані. Інтелектуальний аналіз даних є основою того, як працює машинне навчання, а використовувані дані називаються навчальним набором даних. Комп'ютеру (настільний комп'ютер купити) потрібне аналітичне програмне забезпечення та алгоритми, а також середовище розгортання – зазвичай сервер (сервер купити), адаптований для задоволення обчислювальних потреб користувача. Існують типи навчання, які можуть відрізнятися в залежності від шуканої відповіді, типу аналізованих даних, середовища даних, що розглядається і типу виконуваного аналізу (статистика, порівняння, розпізнавання зображень і т. д.). Алгоритми навчання розрізняються залежно від поставленого завдання, і це також впливає на необхідну обчислювальну потужність.
Зміст:
- Основні відомості
- Основна платформа для додатків машинного навчання з прискоренням на GPU
- Відеокарти
- Процесори
- Рекомендації
- Що робити якщо потрібен ПК для машинного навчання/AI TensorFlow?
Основні відомості
Машинне навчання зазвичай складається з двох етапів. Перший – це розробка моделі з набору тестових даних, також відомих як дані спостережень. Цей крок включає визначення завдання, яку користувач хоче обробити (виявлення наявності елемента на фотографії, виявлення статистичної повторюваності, відповідь на сигнал датчика і т. Д.). Це етап тестування або «навчання». Другий етап – запуск моделі у виробництво. Його можна оптимізувати за допомогою нових даних. Деякі системи можуть продовжувати навчання на етапі виробництва, але користувач повинен переконатися, що він отримує зворотний зв'язок про отримані результати, щоб він міг оптимізувати модель і управляти машиною. Інші можуть продовжувати навчання в поодинці і розвиватися самостійно.
Якість навчання залежить від декількох факторів:
- Кількість релевантних прикладів, які комп'ютер може розглянути. Чим більше прикладів буде, тим точніше буде аналіз даних.
- Кількість показників, що характеризують приклади. Чим вони простіше і точніше (розмір, вага, кількість, швидкість і т. д.), тим швидше і точніше буде аналіз.
- Якість використовуваної бази даних. Якщо занадто багато даних відсутній, це вплине на аналіз. Помилкові або перебільшені дані також можуть спотворити результати.
Алгоритм прогнозу буде більш точним, а аналіз буде більш актуальним, якщо ці елементи будуть враховані. Як тільки проект машинного навчання визначено і бази даних готові, ви можете почати процес машинного навчання.
Основна платформа для додатків машинного навчання з прискоренням на GPU
Зібрана нами система має наступні характеристики:
- краща конфігурація робочої станції для навантажень, орієнтованих на GPU, таких як DNN з TensorFlow або PyTorch;
- також відмінна система для додатків науки про дані в цілому, навіть якщо основна увага приділяється продуктивності процесора;
- материнська плата найвищої якості;
- 4 слоти PCIe Full x16 з комутацією PLX і посиленим металом;
- оптимальне шасі з відмінним охолодженням і тихою роботою.
Ось обладнання, яке ми використовуємо:
- відеокарти: 2x RTX 3080 або 3090, 4x RTX A6000;
- процесори: Intel Xeon-W 2255 10-ядерний або Xeon-W 2295 18-ядерний;
- пам'ять: 128 або 256 ГБ;
- накопичувачі: системний SSD 1 ТБ, SSD для даних 2 ТБ, жорсткий диск 4 ТБ.
* Доступні інші варіанти конфігурацій обладнання
Відеокарти
Розглянемо більш детально, яке обладнання ми використовуємо. Почнемо з відеокарти RTX 3080.
NVIDIA GeForce RTX 3080 – відмінний графічний процесор для глибокого навчання з найкращим співвідношенням ціна/продуктивність. Основне обмеження – розмір VRAM. Для навчання на RTX 3080 будуть потрібні невеликі партії, а в деяких випадках ви не зможете навчити великі моделі.
GeForce RTX 3090 має 24 ГБ пам'яті GDDR6X і побудована з поліпшеними ядрами RT і тензорними ядрами, новими потокових мультипроцесорів і надшвидкою пам'яттю G6X для приголомшливого підвищення продуктивності.
У порівнянні з 4352 ядрами CUDA RTX 2080 Ti, RTX 3090 більш ніж удвічі перевершує його з 10496 ядрами CUDA. Більше ядер CUDA зазвичай означає кращу продуктивність і більш швидку обробку з інтенсивною графікою. Однак основною проблемою RTX 3090 є охолодження. Оскільки RTX 3090 не має вентиляторів нагнітаючого типу, він відразу ж нагріється до 90°C і перестане працювати (графічний процесор активує режим теплового регулювання).
RTX A6000 включає 48 ГБ пам'яті, тоді як RTX 3090 має тільки половину. Коли графічний процесор активно використовується в DaVinci Resolve, RTX A6000 приблизно на 32% швидше, ніж RTX 6000/8000 попереднього покоління, і більш ніж в 2,25 рази швидше, ніж Quadro P6000 двох поколінь назад! Він також приблизно на 75% швидше, ніж найшвидший графічний процесор AMD Radeon Pro, що робить його найшвидшої картою для робочих станцій, тому A6000 – хороший вибір. Хоча характеристики рідко збігаються з реальною продуктивністю, найважливіше, що слід зазначити, це те, що RTX A6000 включає 48 ГБ відеопам'яті за нижчою ціною, ніж Quadro RTX 8000, і теоретично має більш ніж вдвічі більшу продуктивність, ніж будь-яка з карт попереднього покоління .
48 ГБ відеопам'яті можуть бути зайвими для багатьох робочих процесів, але можуть бути критичними, якщо ви працюєте з носіями надвисокої роздільної здатності в таких додатках, як DaVinci Resolve, або при рендерингу великих сцен в двигунах рендерингу на основі графічного процесора, таких як Octane Render. З огляду на, що RTX A6000 48GB менш доступна, ніж RTX 8000 48GB (що швидко складається, якщо вам потрібно кілька графічних процесорів), A6000 привабливий з точки зору поліпшення продуктивності.
NVIDIA RTX A6000 – найпотужніша відеокарта на GPU Ampere. Її продуктивність на операціях з одинарної точністю становить 38,7 TFLOPS – на 3,1 TFLOPS більше, ніж у GeForce RTX 3090.
Процесори
Особливості Intel Xeon-W 2255:
- 10 ядер і 20 потоків;
- тактова частота процесора: 3.7ГГц;
- якщо навантаження ЦП нижче межі, технологія Intel Turbo Boost розганяє його, підвищуючи робочі частоти;
- співвідношення ядер і шин: 37;
- на прискорення роботи також впливає технологія Intel Hyper-Threading, яка забезпечує 2 потоку обробки для кожного ядра, що дає можливість багатопотоковим додатків виконувати значно більше завдань паралельно.
Технологія Intel Turbo Boost Max 3.0 оптимізує продуктивність, визначаючи 4 найшвидших ядра вашого процесора і направляючи на них найбільш важливі робочі навантаження.
Intel Xeon W-2295 – 18-ядерний процесор з тактовою частотою 3000 MHz і кешем 3-го рівня 25344 KB. Цей процесор призначений для серверів. За результатами тестування Intel Xeon W-2295 виграє Intel Core i9-10940X і Intel Core i9-7980XE.
Деякі робочі навантаження можуть погано масштабуватися на декількох графічних процесорах. Ви можете подумати про використання двох графічних процесорів для початку, якщо ви не впевнені, що ваші конкретні характеристики використання і роботи будуть масштабуватися до 4 карт. У деяких конфігураціях ми можемо попередньо підключити додаткові карти для полегшення розширення. Якщо ви використовуєте Tensorflow, масштабування з декількома графічними процесорами зазвичай дуже гарне.
Рекомендації
 |
Технічні характеристики:
|
*Ви можете купити робочу станцію з будь-якими іншими параметрами або ж змінити будь-який з компонентів даної збірки.
 |
Технічні характеристики:
|
*Ви можете купити робочу станцію з будь-якими іншими параметрами або ж змінити будь-який з компонентів даної збірки.
 |
Технічні характеристики:
|
*Ви можете купити робочу станцію з будь-якими іншими параметрами або ж змінити будь-який з компонентів даної збірки.
Що робити якщо потрібен ПК для машинного навчання/AI TensorFlow
Будь-яку потрібну вам конфігурацію або обладнання, яке ми порекомендували для машинного навчання/AI TensorFlow ви можете завжди придбати в магазині Artline. Професійна консультація, високошвидкісна і головне якісна підтримка в сюжеті вас питанні – це лише деякі з плюсів Artline. Ми завжди раді підібрати вам систему в рамках вашого бюджету. Пишіть, телефонуйте, цікавтеся в будь-який час!
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