Qu'il s'agisse de mettre au point les médicaments que nous prenons, de choisir la prochaine vidéo à regarder ou simplement de vérifier la météo, l'IA trouve un moyen d'influer sur la vie de tous les jours. Et comme le matériel informatique s'améliore, le développement d'une IA à domicile devient de plus en plus accessible aux petits développeurs et aux passionnés. Aujourd'hui, nous allons passer en revue quelques-unes des considérations matérielles auxquelles vous devrez penser avant de construire un PC pour le développement de l'IA.
Ce n'est pas un secret : lorsqu'il s'agit de développer l'IA, plus c'est grand, mieux c'est. Les plus grandes entreprises du monde dépensent des millions de dollars pour acheter les meilleurs équipements afin de développer l'IA. Bien qu'il soit possible de tirer parti d'une partie de cette puissance, la construction de votre propre système pourrait vous aider à optimiser votre flux de travail et à économiser de l'argent sur le long terme.
Gardez à l'esprit que l'application étendue de l'IA et de l'apprentissage automatique signifie également qu'il n'y a pas de solution unique, alors assurez-vous de prendre en considération la taille et les types de données avec lesquelles vous pensez travailler. Ce guide n'est qu'un point de départ dans votre réflexion sur les différents facteurs susceptibles d'influer sur vos besoins en matière de développement de l'IA.
Pour commencer par une base solide, il est important d'utiliser une unité centrale puissante avec un nombre élevé de cœurs, un système d'hyperthreading et des vitesses rapides permettant de déplacer rapidement les grandes quantités de données que vous saisirez. En outre, tenez compte des processus à forte intensité de CPU qui font partie de votre flux de travail de développement. Des éléments tels que les simulations physiques et le prétraitement, qui peuvent faire partie de votre charge de travail normale, peuvent ajouter une pression significative lorsqu'ils sont appliqués à grande échelle.
Au-delà de la charge de travail typique du processeur, vous devez vous assurer qu'il peut prendre en charge le reste de votre système. Bien que ce ne soit pas une préoccupation normale pour votre joueur moyen, vous pourriez vouloir aller au-delà des besoins normaux pour alimenter votre projet personnel. Les processeurs haut de gamme comme la gamme Xeon d'Intel et la série Threadripper d'AMD peuvent prendre en charge 8 barrettes de RAM ou plus, tout en pilotant jusqu'à 4 cartes graphiques grâce à leurs voies PCIe supplémentaires. En fait, certaines cartes mères peuvent prendre en charge plus de 4 GPU, mais nous allons trop vite en besogne.
NVIDIA est indéniablement à la pointe de l'accélération GPU dans les applications d'apprentissage automatique et d'IA. Sa domination du marché signifie que du côté logiciel, de nombreux frameworks ML sont spécifiquement optimisés pour les GPU NVIDIA. Cela est dû en grande partie aux tensor cores qui ont été inclus dans toutes les cartes RTX depuis la série 20. Les cœurs de tenseur sont des puces dédiées qui se spécialisent dans les fonctions utilisées pour entraîner les réseaux neuronaux. Ils ont permis de nombreuses nouvelles fonctions telles que les opérations de précision mixte, ce qui permet de mieux contrôler le compromis entre vitesse et profondeur.
Avec l'augmentation des besoins en VRAM, même les joueurs classiques recherchent un petit plus, et il en va de même pour les développeurs. Certains des produits d'IA et de ML les plus populaires tournent aujourd'hui autour de la génération et de la manipulation d'images. L'entraînement de ces types de réseaux nécessite un ensemble de données d'images qui seront écrites dans la VRAM pendant l'entraînement. 12 Go suffisent pour commencer mais, comme toujours, tenez compte du type de travail que vous ferez et ajustez en conséquence.
La mémoire vive (RAM) suit une évolution similaire à celle de la mémoire vive virtuelle (VRAM). Elle permet à votre ordinateur de préparer des ensembles de données et d'instructions plus importants, qui varient considérablement en fonction du type de travail que vous effectuez. Il est généralement conseillé de charger l'intégralité de vos données de test dans la RAM avant de travailler dessus. Nous recommandons un minimum de 32 Go, mais avec l'avènement de la DDR5, vous pouvez désormais obtenir jusqu'à 48 Go sur une seule clé. Par exemple, notre kit CORSAIR VENGEANCE 2x48GB serait parfait pour cette application.
Enfin, toutes ces données devront être stockées à long terme. Les vitesses élevées des disques SSD NVMe seront essentielles pour déplacer de grandes quantités de données dans la RAM, ce qui est crucial si vous travaillez avec plus de données que votre RAM ne peut en contenir. Les disques NVMe haut de gamme comme notre MP600 peuvent contenir jusqu'à 4 To de données, mais des disques SATA ou des disques durs plus lents peuvent être utilisés pour le stockage à long terme de volumes plus importants. Pour le processus de formation, ces disques ne sont pas recommandés, mais ils peuvent être la seule option pour les ensembles de données extrêmement volumineux.
À mesure que l'industrie met en œuvre davantage de matériel dédié à l'IA, l'utilisation et la création de logiciels d'apprentissage profond deviennent de plus en plus accessibles. Nous espérons que ce guide vous aidera à réfléchir à certaines des considérations que vous devrez prendre en compte lors de la construction d'un PC pour le développement de l'IA. Rendez-vous sur CORSAIR.com pour découvrir nos meilleurs produits en matière de refroidissement, de RAM, de stockage et bien plus encore pour votre prochaine construction.
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