Ob es um die Entwicklung von Medikamenten geht, die wir einnehmen, um die Auswahl des nächsten Videos, das wir uns ansehen, oder einfach nur um die Wettervorhersage - die KI findet einen Weg, das tägliche Leben zu beeinflussen. Und da die Computerhardware immer besser wird, wird die Entwicklung einer KI zu Hause auch für kleine Entwickler und Enthusiasten immer einfacher. Heute werden wir einige Überlegungen zur Hardware anstellen, über die Sie nachdenken sollten, bevor Sie einen PC für die KI-Entwicklung bauen.
Es ist kein Geheimnis, dass bei der Entwicklung von KI größer besser ist. Die größten Unternehmen der Welt geben Millionen von Dollar aus, um die beste Ausrüstung für die Entwicklung von KI zu kaufen. Und obwohl es möglich ist, einen Teil dieser Leistung für sich selbst zu nutzen, könnte der Aufbau eines eigenen Systems dazu beitragen, Ihren Arbeitsablauf zu optimieren und langfristig Geld zu sparen.
Bedenken Sie, dass die breite Anwendung von KI und maschinellem Lernen auch bedeutet, dass es keine Einheitslösung gibt. Berücksichtigen Sie also unbedingt den Umfang und die Arten von Daten, mit denen Sie voraussichtlich arbeiten werden. Dieser Leitfaden soll lediglich als Ausgangspunkt dienen, um die verschiedenen Faktoren zu berücksichtigen, die sich auf Ihre KI-Entwicklungsanforderungen auswirken könnten.
Um mit einer soliden Grundlage zu beginnen, ist es wichtig, eine leistungsstarke CPU mit hoher Kernanzahl, Hyperthreading und hohen Geschwindigkeiten zu verwenden, die die großen Datenmengen, die Sie eingeben werden, schnell verarbeiten kann. Darüber hinaus sollten Sie die CPU-intensiven Prozesse berücksichtigen, die Teil Ihres Entwicklungs-Workflows sind. Dinge wie Physiksimulationen und Vorverarbeitungen, die vielleicht nur ein Teil Ihrer normalen Arbeitslast sind, können in großem Maßstab eine erhebliche Belastung darstellen.
Über die typische CPU-Arbeitslast hinaus sollten Sie sicherstellen, dass der Prozessor auch den Rest Ihres Systems unterstützen kann. Während dies für den durchschnittlichen Gamer kein normales Problem darstellt, möchten Sie vielleicht über die normalen Anforderungen hinausgehen, um Ihr persönliches Projekt zu betreiben. Hochwertige CPUs wie die Xeon-Reihe von Intel und die Threadripper-Serie von AMD können 8 oder mehr RAM-Sticks unterstützen und gleichzeitig bis zu 4 Grafikkarten über ihre zusätzlichen PCIe-Lanes ansteuern. Einige Motherboards können sogar mehr als 4 GPUs unterstützen, aber wir greifen hier zu weit vor.
NVIDIA steht unbestreitbar an der Spitze der GPU-Beschleunigung bei maschinellem Lernen und KI-Anwendungen. Ihre Dominanz auf dem Markt bedeutet, dass auf der Softwareseite viele ML-Frameworks speziell für NVIDIA-GPUs optimiert sind. Das liegt zum großen Teil an den Tensor-Cores, die seit der 20er-Serie in allen RTX-Karten enthalten sind. Tensor-Cores sind spezielle Chips, die auf Funktionen zum Trainieren neuronaler Netze spezialisiert sind. Sie haben viele neue Funktionen ermöglicht, wie z. B. Operationen mit gemischter Genauigkeit, die mehr Kontrolle über den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Tiefe erlauben.
Mit den wachsenden VRAM-Anforderungen suchen selbst typische Gamer nach einem kleinen Extra, und dasselbe gilt auch für Entwickler. Einige der beliebtesten KI- und ML-Produkte drehen sich heute um Bilderzeugung und -bearbeitung. Für das Training dieser Art von Netzwerken wird ein Datensatz von Bildern benötigt, der während des Trainings in den VRAM geschrieben wird. 12 GB sind für den Anfang ausreichend, aber wie immer sollten Sie die Art der Arbeit, die Sie durchführen wollen, berücksichtigen und entsprechend anpassen.
Beim Arbeitsspeicher verhält es sich ähnlich wie beim VRAM. Er ermöglicht es Ihrem Computer, größere Datensätze und Anweisungen vorzubereiten, die je nach Art der Arbeit, die Sie durchführen, stark variieren. Im Allgemeinen ist es ratsam, die gesamten Testdaten in den Arbeitsspeicher zu laden, bevor Sie mit ihnen arbeiten. Wir empfehlen mindestens 32 GB, aber mit dem Aufkommen von DDR5 können Sie jetzt bis zu 48 GB auf einem einzigen Stick bekommen. Unser CORSAIR VENGEANCE 2x48GB Kit wäre zum Beispiel perfekt für diese Anwendung.
Schließlich müssen all diese Daten langfristig gespeichert werden. Die hohen Geschwindigkeiten von NVMe-SSDs sind entscheidend für die Übertragung großer Datenmengen in den Arbeitsspeicher, was entscheidend ist, wenn Sie mit mehr Daten arbeiten, als Ihr Arbeitsspeicher fassen kann. High-End-NVMe-Laufwerke wie unser MP600 können bis zu 4 TB an Daten speichern, aber auch langsamere SATA-Laufwerke oder HDDs können für die langfristige Speicherung größerer Mengen verwendet werden. Für den Trainingsprozess werden diese nicht empfohlen, aber sie können die einzige Option für extrem große Datensätze sein.
Da die Industrie immer mehr KI-spezifische Hardware einsetzt, wird die Verwendung und Erstellung von Deep-Learning-Software immer leichter zugänglich. Wir hoffen, dass dieser Leitfaden Ihnen hilft, über einige der Überlegungen nachzudenken, die Sie beim Bau eines PCs für die KI-Entwicklung anstellen müssen. Besuchen Sie CORSAIR.com, um unsere besten Produkte für Kühlung, Arbeitsspeicher, Speicher und mehr für Ihr nächstes Projekt zu finden.
PRODUCTS IN ARTICLE
