So bauen Sie einen Deep-Learning-PC

Maschinelles Lernen ist heute vielleicht die heißeste Technologie – und anders als in den vergangenen Jahren braucht man keinen MIT-Supercomputer mehr, um KI-Modelle zu trainieren. Tatsächlich können angehende KI-Innovatoren viele davon ausbilden Die interessantesten ML-Modelle von heute auf einem Consumer-PC.

Das heißt nicht, dass Sie es auf jedem alten Computer tun können. Um das Beste aus Ihren ML-Experimenten herauszuholen, benötigen Sie ein leistungsstarkes Rig mit aktualisierter Hardware. Wir empfehlen mit einem PC-Builder und bauen Sie Ihr Deep-Learning-Rig selbst zusammen, um den größtmöglichen Nutzen für Ihr Geld zu erzielen.

Nein, wirklich – es ist nicht so schwer, wie Sie sich vorstellen können, und Sie können eine Menge Geld sparen! Sehen Sie sich unseren Leitfaden unten an, um eine Einführung in die Grundlagen von Deep-Learning-PCs zu erhalten.

Beurteilung Ihrer Bedürfnisse

Bevor Sie mit der Suche nach Ersatzteilen beginnen, sollten Sie die folgenden wichtigen Faktoren berücksichtigen:

• Arbeitsaufwand: Wie groß und komplex sind die Modelle und Datensätze, mit denen Sie arbeiten möchten? Maschinen, die größere Datensätze mit höherer Komplexität verarbeiten, benötigen in der Regel leistungsfähigere Hardware, um mithalten zu können.
• Budget: Während eine Deep-Learning-Maschine (zumindest im Moment) niemals das sein wird, was Sie einen „Budget“-PC nennen würden, sollten Sie eine grundlegende Vorstellung davon haben, was Sie ausgeben möchten. Typische Budgets für Deep-Learning-PCs reichen von 1,500 $ bis 3,000 $ (kann aber problemlos viel höher gehen).
• Skalierbarkeit: Möchten Sie Ihre Modelle in Zukunft problemlos auf größere Datensätze skalieren können? Möglicherweise möchten Sie in Ihren Deep-Learning-PC etwas Spielraum einbauen, indem Sie Komponenten verwenden, die etwas über Ihren aktuellen Anforderungen liegen.

Die GPU

Die GPU ist das Hauptarbeitstier jedes Deep-Learning-Rigs und verarbeitet die Millionen von Berechnungen pro Sekunde, die für maschinelles Lernen unerlässlich sind. High-End-GPUs wie die NVIDIA RTX 4000-Serie oder die AMD Radeon RX 7000-Serie gehören zur Standardauswahl, und Sie werden viele ML-Rigs damit sehen mehr als eine dieser Karten.

Planen Sie hier den größten Teil Ihres Budgets und Ihrer Auswahlzeit ein. Zu den wichtigsten Faktoren (aber nicht allen) bei der Wahl Ihrer GPU gehören:

• GPU-Architektur: Die neuesten GPU-Architekturen wie NVIDIA Hopper und AMD RDNA3 umfassen KI-spezifische Funktionen. Suchen Sie nach Karten der aktuellen Generation mit diesen Architekturen, um Ihre Rechenleistung zu maximieren.
• VRAM-Größe: Sie suchen nach einer GPU mit dem größtmöglichen VRAM-Speicher, den Sie für Ihr Budget bekommen können. VRAM ist ein integrierter Speicher, der entscheidend für die Beschleunigung der ML-Verarbeitung ist, insbesondere bei komplexen Modellen und großen Datensätzen.
• CUDA-Kerne (NVIDIA)/Stream-Prozessoren (AMD): Diese winzigen, hochspezialisierten Kerne sind ein wichtiger Faktor für die Geschwindigkeit des maschinellen Lernens. Generell gilt: Je mehr davon eine Karte hat, desto besser.
• Matrixverarbeitung: Die Matrixmultiplikation ist ein wesentliches Element der meisten ML-Modelle. Suchen Sie daher nach Funktionen, die für die Verarbeitung von Matrixarbeiten mit gemischter Genauigkeit entwickelt wurden. Dazu gehören die Tensor-Core-Architektur von NVIDIA und der Open-Source-Stack ROCm von AMD.
• Softwareunterstützung: Bestimmte Modelle und Softwaretools sind auf Kompatibilität mit Karten bestimmter Hersteller ausgelegt. Überprüfen Sie daher, ob alle Tools, die Sie verwenden möchten, mit Ihrer GPU kompatibel sind.

Die U

Obwohl die U bei den rechenintensiven Aufgaben des Deep Learnings nach der GPU die zweite Geige spielt, ist sie dennoch eine entscheidende Komponente, die den gesamten Prozess der Vorbereitung und des Trainings eines Modells steuert. Hier sind einige Grundlagen, auf die Sie bei einer Deep-Learning-U achten sollten:

• Anzahl der Kerne und Threads: Suchen Sie nach einer U mit so vielen Kernen und Verarbeitungsthreads, wie Ihr Budget zulässt. Deep Learning erfordert eine hocheffiziente Parallelverarbeitung, bei der zusätzliche Kerne und gleichzeitige Threads glänzen.
• KI-Beschleunigung: Wie GPUs verfügen aktuelle U-Architekturen häufig über integrierte Funktionen zur Beschleunigung von KI-Arbeitslasten.
• PCIe-Lanes: Wenn Sie mehr als eine GPU verwenden, stellen Sie sicher, dass Ihre U genug bietet PCI-Express-Lanes um die GPUs zu unterstützen, die Sie damit verbinden möchten.
• Speicherunterstützung: Überprüfen Sie, ob eine U den neuesten DDR5-Speicher unterstützt und wie viel RAM sie maximal unterstützen kann.

Das RAM

Die letzte wichtige Komponente für Ihren Deep-Learning-Aufbau ist RAM – und davon werden Sie eine Menge benötigen.

• Kapazität: Je größer Ihre Datensätze, desto mehr GB-Kapazität benötigen Sie. 32 GB sind der Mindeststandard für die meisten Deep-Learning-PCs, aber 64 GB sind üblich, und 128 GB sind bei ML-PCs der Forschungsklasse definitiv keine Seltenheit.
• DDR4 vs. DDR5: DDR4-RAM ist noch lange nicht veraltet, aber die meisten Hochleistungs-PCs verwenden heutzutage DDR5. Es kann für eine Leistungssteigerung sorgen und es lohnt sich, Ihr gesamtes System (einschließlich U und Motherboard) in das DDR5-Ökosystem einzubinden, um später einfachere Upgrades zu ermöglichen.

Andere Komponenten

Diese Teile spielen alle eine wesentliche Rolle, auch wenn sie für die Kernaufgaben des maschinellen Lernens nicht so zentral sind.

• Stromversorgung: Deep-Learning-PCs verwenden viele leistungsstarke Komponenten, daher ist es von entscheidender Bedeutung Finden Sie ein hocheffizientes Netzteil das ausreichend Watt liefern kann. Lassen Sie etwas Spielraum (normalerweise mindestens 100 W) für höhere Lasten und zukünftige Upgrades und stellen Sie sicher, dass genügend Stromanschlüsse vorhanden sind, wenn Sie mehr als eine GPU verwenden.
• Gehäuse: Sie verwenden wahrscheinlich eine größere GPU, vielleicht sogar mehr als eine, daher ist ein vollständiges ATX-Tower-Gehäuse normalerweise die richtige Wahl. Der Luftstrom hat ebenfalls hohe Priorität, da Ihre GPU wahrscheinlich ziemlich viel Wärme erzeugen wird. Suchen Sie daher nach etwas mit Funktionen wie einem Mesh-Frontdesign.
• Primärspeicher: Die meisten SSDs mit hoher Kapazität funktionieren einwandfrei, obwohl NVMe-SSDs aufgrund ihrer höheren Geschwindigkeit SATA-Laufwerken vorzuziehen sind. Sie benötigen daher etwas mit hoher Kapazität (normalerweise reichen 2 TB aus). Trainingsdatensätze kann jeweils mehrere hundert GB Speicherplatz beanspruchen.
• Motherboard: Stellen Sie sicher, dass es mit Ihrer U kompatibel ist, über genügend Lanes für Ihre GPU(s) verfügt und mit Ihrem RAM kompatibel ist. Um Kompatibilitätsprobleme zu vermeiden, haben viele PC-Hersteller Wählen Sie ein Computer-Teilepaket Dazu gehören eine vorab ausgewählte U und ein Motherboard.

Erwarten Sie weitere Recherchen, bevor Sie mit dem Bau beginnen. Dies sind die Grundlagen, die es zu beachten gilt, aber es gibt definitiv noch mehr zu wissen! Lernen Sie weiter, experimentieren Sie weiter, und vielleicht trainieren Sie eines der Modelle, die die Technologie des 21. Jahrhunderts definieren.