De ce PC am nevoie pentru dezvoltarea IA?

Fie că este vorba de dezvoltarea medicamentelor pe care le luăm, de alegerea următorului videoclip pe care să îl vizionăm sau pur și simplu de verificarea vremii, IA găsește o modalitate de a influența viața de zi cu zi. Și pe măsură ce hardware-ul calculatoarelor se îmbunătățește, dezvoltarea unei AI la domiciliu devine mai accesibilă micilor dezvoltatori și entuziaști. Astăzi vom trece în revistă câteva dintre considerentele hardware la care ar trebui să vă gândiți înainte de a construi un PC pentru dezvoltarea AI.

Nu este un secret faptul că, atunci când se dezvoltă inteligența artificială, mai mare este mai bine. Cele mai mari companii din lume cheltuiesc milioane de dolari pentru a cumpăra cele mai bune echipamente pentru a dezvolta AI. Și, deși este posibil să valorificați o parte din această putere pentru dvs., construirea propriului sistem v-ar putea ajuta să vă optimizați fluxul de lucru și să economisiți bani pe termen lung.

Rețineți că aplicarea pe scară largă a IA și a învățării automate înseamnă, de asemenea, că nu există o soluție unică, așa că asigurați-vă că luați în considerare dimensiunea și tipurile de date cu care vă așteptați să lucrați. Intenționăm ca acest ghid să fie doar un punct de plecare în luarea în considerare a diferiților factori care ar putea avea un impact asupra nevoilor dvs. de dezvoltare AI.

Pentru a începe cu o bază solidă, este important să folosiți un procesor puternic, cu un număr mare de nuclee, hyperthreading și viteze rapide, care să poată deplasa rapid cantitățile mari de date pe care le veți introduce. Pe lângă acestea, luați în considerare procesele intensive de CPU care fac parte din fluxul dvs. de dezvoltare. Lucruri precum simulările fizice și preprocesarea, care pot fi doar o parte a volumului dvs. normal de lucru, pot adăuga o presiune semnificativă atunci când sunt aplicate la scară largă.

Dincolo de volumul de lucru tipic al procesorului, trebuie să vă asigurați că acesta poate susține restul sistemului dvs. Deși aceasta nu este o preocupare normală pentru gamerul obișnuit, s-ar putea să doriți să depășiți nevoile normale pentru a vă alimenta proiectul personal. Procesoarele de vârf, cum ar fi linia Xeon de la Intel și seria Threadripper de la AMD, pot suporta 8 sau mai multe stick-uri de memorie RAM, în timp ce conduc până la 4 plăci grafice prin intermediul benzilor lor PCIe suplimentare. De fapt, unele plăci de bază pot suporta mai mult de 4 GPU, dar ne grăbim.

NVIDIA se află incontestabil în fruntea accelerării GPU în aplicațiile de învățare automată și AI. Dominația lor pe piață înseamnă că, pe partea de software, multe cadre ML sunt optimizate special pentru GPU-urile NVIDIA. Acest lucru se datorează în mare parte nucleelor tensor care au fost incluse în toate cardurile RTX începând cu seria 20. Nucleele tensoriale sunt cipuri dedicate care se specializează în funcții utilizate pentru antrenarea rețelelor neuronale. Acestea au permis multe funcții noi, cum ar fi operațiile cu precizie mixtă, permițând un control mai mare asupra compromisului dintre viteză și adâncime.

Odată cu creșterea cerințelor VRAM, chiar și jucătorii obișnuiți caută ceva în plus și același lucru este valabil și pentru dezvoltatori. Unele dintre cele mai populare produse AI și ML se învârt acum în jurul generării și manipulării imaginilor. Instruirea acestor tipuri de rețele va necesita un set de date de imagini care vor fi scrise în VRAM în timpul instruirii. 12 GB sunt suficienți pentru început, dar, ca întotdeauna, luați în considerare tipul de muncă pe care îl veți face și ajustați în consecință.

RAM urmează o poveste similară cu VRAM. Aceasta va permite computerului dvs. să pregătească seturi de date și instrucțiuni mai mari, care vor varia foarte mult în funcție de tipul de muncă pe care îl faceți. În general, este recomandat să încărcați toate datele dvs. de testare în RAM înainte de a lucra pe ele, astfel încât volumele mari sunt întotdeauna recomandate. Recomandăm cel puțin 32 GB, dar odată cu apariția DDR5, acum puteți obține până la 48 GB pe un singur stick. De exemplu, kitul nostru CORSAIR VENGEANCE 2x48GB ar fi perfect pentru această aplicație.

În cele din urmă, toate aceste date vor trebui să fie stocate pe termen lung. Vitezele ridicate ale SSD-urilor NVMe vor fi esențiale pentru mutarea unor cantități mari de date în memoria RAM, ceea ce este esențial dacă lucrați cu mai multe date decât poate reține memoria RAM. Unitățile NVMe high-end, precum MP600, pot stoca până la 4 TB de date, însă pentru stocarea pe termen lung a unui volum mai mare de date pot fi utilizate unități SATA sau HDD mai lente. Pentru procesul de formare, acestea nu sunt recomandate, dar pot fi singura opțiune pentru seturi de date extrem de mari.

Pe măsură ce industria implementează mai mult hardware dedicat AI, utilizarea și crearea de software de învățare profundă devin din ce în ce mai accesibile. Sperăm că acest ghid vă va ajuta să vă gândiți la unele dintre considerentele pe care va trebui să le luați atunci când construiți un PC pentru dezvoltarea AI. Vizitați CORSAIR.com pentru a găsi cele mai bune produse pentru răcire, RAM, stocare și multe altele pentru următoarea dvs. construcție.