Yapay zeka geliştirme için hangi bilgisayara ihtiyacım var?

İster aldığımız ilaçları geliştirmek, ister izleyeceğimiz bir sonraki videoyu seçmek ya da sadece hava durumunu kontrol etmek olsun, yapay zeka günlük yaşamı etkilemenin bir yolunu buluyor. Bilgisayar donanımı geliştikçe, evde bir yapay zeka geliştirmek küçük geliştiriciler ve meraklılar için daha erişilebilir hale geliyor. Bugün, YZ geliştirme için bir bilgisayar oluşturmadan önce düşünmek isteyeceğiniz bazı donanım hususlarını gözden geçireceğiz.

Yapay zeka geliştirirken daha büyük olanın daha iyi olduğu bir sır değil. Dünyanın en büyük şirketleri, YZ geliştirmek için en iyi ekipmanı satın almak için milyonlarca dolar harcıyor. Bu gücün bir kısmını kendiniz için kullanmanız mümkün olsa da, kendi sisteminizi kurmanız iş akışınızı optimize etmenize ve uzun vadede paradan tasarruf etmenize yardımcı olabilir.

Yapay zeka ve makine öğreniminin geniş uygulama alanının aynı zamanda herkese uyan tek bir çözüm olmadığı anlamına geldiğini unutmayın, bu nedenle birlikte çalışmayı beklediğiniz verilerin boyutunu ve türlerini göz önünde bulundurduğunuzdan emin olun. Bu kılavuzun, YZ geliştirme ihtiyaçlarınızı etkileyebilecek farklı faktörleri değerlendirirken yalnızca bir başlangıç noktası olmasını amaçlıyoruz.

Güçlü bir temelle başlamak için, yüksek çekirdek sayısına, hyperthreading'e ve gireceğiniz büyük miktarda veriyi hızla hareket ettirebilecek yüksek hızlara sahip güçlü bir CPU kullanıyor olmak önemlidir. Bunun da ötesinde, geliştirme iş akışınızın bir parçası olan CPU yoğun işlemleri göz önünde bulundurun. Fizik simülasyonları ve ön işleme gibi normal iş yükünüzün bir parçası olabilecek şeyler, büyük ölçekte uygulandığında önemli bir yük getirebilir.

Tipik CPU iş yükünün ötesinde, sisteminizin geri kalanını destekleyebileceğinden emin olmak istersiniz. Bu ortalama bir oyuncu için normal bir endişe olmasa da, kişisel projenize güç sağlamak için normal ihtiyaçların ötesine geçmek isteyebilirsiniz. Intel'in Xeon serisi ve AMD'nin Threadripper serisi gibi üst düzey CPU'lar, ekstra PCIe şeritleri aracılığıyla 4 adede kadar grafik kartını çalıştırırken 8 veya daha fazla RAM çubuğunu destekleyebilir. Aslında bazı anakartlar 4'ten fazla GPU'yu destekleyebiliyor, ama biz yine de kendimizi aşıyoruz.

NVIDIA, makine öğrenimi ve yapay zeka uygulamalarında GPU hızlandırma konusunda tartışmasız bir şekilde ön plandadır. Pazardaki hakimiyetleri, yazılım tarafında birçok makine öğrenimi çerçevesinin NVIDIA GPU'ları için özel olarak optimize edildiği anlamına geliyor. Bunun nedeni büyük ölçüde 20 serisinden bu yana tüm RTX kartlarında bulunan tensör çekirdekleridir. Tensör çekirdek leri, sinir ağlarını eğitmek için kullanılan işlevlerde uzmanlaşmış özel çiplerdir. Karışık hassasiyetli işlemler gibi birçok yeni işlevi mümkün kılarak hız ve derinlik ödünleşimi üzerinde daha fazla kontrol sağladılar.

VRAM gereksinimlerinin artmasıyla birlikte, tipik oyuncular bile biraz daha fazlasını arıyor ve aynı şey geliştiriciler için de geçerli. En popüler yapay zeka ve makine öğrenimi ürünlerinden bazıları artık görüntü üretimi ve manipülasyonu etrafında dönüyor. Bu tür ağların eğitimi, eğitim sırasında VRAM'e yazılacak bir görüntü veri seti gerektirecektir. Başlangıç için 12 GB yeterlidir, ancak her zaman olduğu gibi yapacağınız işin türünü göz önünde bulundurun ve buna göre ayarlayın.

RAM, VRAM ile benzer bir hikaye izler. Bilgisayarınızın daha büyük veri setleri ve talimatlar hazırlamasına olanak tanıyacak ve bu da yaptığınız işin türüne bağlı olarak büyük farklılıklar gösterecektir. Genellikle üzerinde çalışmadan önce test verilerinizin tamamını RAM'e yüklemeniz önerilir, bu nedenle her zaman büyük hacimler tavsiye edilir. En az 32 GB öneriyoruz ancak DDR5'in gelişiyle artık tek bir çubukta 48 GB'a kadar çıkabilirsiniz. Örneğin, CORSAIR VENGEANCE 2x48GB kitimiz bu uygulama için mükemmel olacaktır.

Son olarak tüm bu verilerin uzun süreli depolamada olması gerekecektir. NVMe SSD'lerin yüksek hızları, RAM'inizin tutabileceğinden daha fazla veri ile çalışıyorsanız, büyük miktarda veriyi RAM'e taşımak için kritik öneme sahip olacaktır. MP600'ümüz gibi üst düzey NVMe sürücüler 4 TB'a kadar veri tutabilir ancak daha yüksek hacimli uzun süreli depolama için daha yavaş SATA sürücüler veya HDD'ler kullanılabilir. Eğitim süreci için bunlar tavsiye edilmez ancak aşırı büyük veri setleri için tek seçenek olabilirler.

Sektör, derin öğrenme yazılımı kullanan ve oluşturan daha fazla yapay zekaya özel donanım uyguladıkça, derin öğrenme yazılımı giderek daha erişilebilir hale geliyor. Bu kılavuzun, AI geliştirme için bir PC oluştururken yapmanız gereken bazı hususları düşünmenize yardımcı olacağını umuyoruz. Bir sonraki yapınız için soğutma, RAM, depolama ve daha fazlasına yönelik en iyi ürünlerimizi bulmak için CORSAIR.com'a göz atın.