Вот как можно собрать ПК для ИИ и машинного обучения, чтобы ваши данные оставались защищенными и конфиденциальными, а ИИ всегда был готов к работе.
Что нужно для ПК ИИ?
ПК для ИИ не сильно отличаются от высокопроизводительных ПК для других задач, хотя есть некоторые специфические требования, которые делают процесс сборки немного иным, чем при создании мощного игрового ПК.
Несмотря на то, что многие крупные производители процессоров в прошлом году много говорили о нейропроцессорах и их эффективности, в большинстве случаев они предлагают всего лишь десятки TOPS (триллионы операций в секунду). Это может показаться значительным, пока вы не узнаете, что Nvidia RTX 4090 может предоставить более 1,300 TOPS.
Короче говоря, для задач ИИ центральный процессор играет гораздо меньшую роль. Быстрый процессор всегда полезен, и большое количество ядер обязательно ускорит ваши задачи машинного обучения, однако настоящая мощность поступает от графической карты.
Таким образом, нам нужна мощная графическая карта, желательно с большим объемом видеопамяти, много системной памяти, если этого недостаточно, и достаточно быстрые локальные накопители. Это также подразумевает необходимость качественной материнки. Хотя она сама по себе не добавит производительности ИИ, материнская плата высокого класса обеспечивает стабильное питание для ЦП и ГП, а также поддержку для нескольких графических карт, если вы хотите ускорить свою работу по машинному обучению или одновременно запускать несколько задач.
Помимо этого, можно использовать любой корпус, который вам нравится, с большим блоком питания и хорошей системой охлаждения, чтобы система работала без перегрева и троттлинга. Полезно было бы иметь высокую эффективность с низким потреблением энергии для снижения эксплуатационных затрат, но это противоречит выбору высокопроизводительных графических карт. Также учтем возможность будущих апгрейдов.
Центральный процессор
Jacob Roach / наша редакция
Центральный процессор обычно является сердцем ПК, будь то для игр, офисной работы, стриминга или видеомонтажа. Но хотя он и важен для нашего ПК ИИ, он не является ключевым компонентом.
Тем не менее, вы хотите современный процессор с большим количеством ядер и желательно с хорошей возможностью апгрейда. В этой связи мы бы порекомендовали AMD Ryzen 9950X. Это один из последних процессоров AMD с 16 ядрами и поддержкой 32 потоков. Он достаточно энергоэффективный для такого высококлассного процессора и обеспечит вам достаточную мощность для запуска крупных языковых моделей или поддержки системы, обучающей их на мощном графическом процессоре.
Если вам нужен более доступный вариант, предыдущий генерации 7950X все еще достаточно производителен и стоит около $100 дешевле, при этом обеспечивая отличные характеристики. Если вы поклонник Intel, рассмотрите Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K — у них много ядер и впечатляющая эффективность, а также собственный встроенный нейропроцессор.
Материнская плата
Материнская плата редко является самой интересной частью персонального компьютера, но в ПК для ИИ и машинного обучения она играет более важную роль, чем вы могли бы подумать. Вам нужна плата с стабильными и мощными VRM для работы с теми объемами энергии, которые будет потреблять эта система. В идеале, она должна поддерживать PCIExpress 5 для самой быстрой передачи данных, а поддержка нескольких графических карт будет полезна, если вы хотите увеличить количество обучающих графических процессоров.
Или вы можете взять любую старую материнскую плату, поскольку она, вероятно, тоже подойдет. Я шучу, ведь кто захочет потратить чуть ли не $1000 на материнскую плату? В конечном итоге все, что подходит по цене, кроме самых дешевых моделей, должно сработать, просто убедитесь, что у вас есть необходимые функции в зависимости от вашего бюджета.
Также убедитесь, что она совместима с вашим процессором. Если не уверены, дважды проверьте перед покупкой.
Графическая карта
Если вы собираетесь вложить бюджет в какую-либо компоненту вашего ПК для ИИ и машинного обучения, пусть это будет графическая карта. При обучении крупных языковых моделей или даже при запуске больших и сложных моделей нужна мощная графическая карта. У них достаточно видеопамяти для хранения модели и тысяч параллельных процессоров для ее выполнения.
Если ваш бюджет ограничен, обратите внимание на карту вроде Nvidia RTX 3060 12GB — её можно купить за около $300 на момент написания статьи. Однако, если вы хотите максимально прокачать обучение ИИ или запускать одни из самых сложных моделей, выбирайте более мощные решения. RTX 5090 сейчас является лучшей графической картой, но её сложно достать.
Альтернативы предыдущих поколений тоже не так легко найти, так что, возможно, вам придется немного подождать. На момент написания лучшая доступная карта — это восстановленная RTX 3090 за $1500 или 4070 Ti Super с 16 ГБ видеопамяти.
Что насчет AMD? К сожалению, хотя ускорители ИИ от AMD отличны для игр, они пока не могут соперничать с CUDA и Tensor ядрами для задач ИИ. Возможно, это изменится, но пока что лучшие графические процессоры для создания ПК ИИ — это Nvidia.
Память
В производительности памяти можно добиться оптимальных результатов, но это не окажет значительного влияния на ПК для ИИ. Лучше всего убедиться, что у вас много быстрой памяти и не углубляться в детали — если только вы не увлечены разгонкой.
Приобретите комплект памяти объемом 64 ГБ с частотой 6400 МГц от крупного производителя, такого как Corsair, Kingston, G-Skill, Patriot или TeamGroup. Более быстрая память потребует настройки для максимальной производительности. Лучше просто проверить, что у вас достаточно.
Накопители
Большое количество быстрого хранилища полезно для ПК ИИ и машинного обучения, поскольку они должны обрабатывать все данные для обучения, которые вы собираетесь им подавать. К счастью, современные накопители быстрее и дешевле, чем когда-либо, так что вы можете приобрести несколько терабайт PCIe 5 SSD хранилища за несколько сотен долларов.
Любые накопители от крупных брендов подойдут, но, как и с памятью, просто убедитесь, что у вас достаточно.
Электропитание
Блоки питания — это та область, на которой лучше не экономить. Хороший блок питания обеспечивает здоровье всего вашего дорогого ПК для ИИ на долгий срок. Выберите блок питания от 1200 Вт и выше класса Titanium или Platinum от одного из крупных брендов и вы получите надежный выбор. EVGA, Corsair, Seasonic, FSP, Thermaltake, Enermax, SuperFlower или beQuiet! — отличные варианты.
Соберите все вместе
Если вы приобрели все вышеуказанные компоненты, но ищете советы по их сборке, у нас есть для вас информация. Как только сборка будет завершена (или если вы поручите это кому-то другому), вы сможете наслаждаться мощным и способным ПК для ИИ и машинного обучения.
Если вам понравилась эта статья, подпишитесь, чтобы не пропустить еще много полезных статей!
Вы также можете читать наши материалы в:
- Telegram: https://t.me/gergenshin
- Яндекс Дзен: https://dzen.ru/gergen
- Официальный сайт: https://www-genshin.ru