Maŝina lernado estas eble la plej varma teknologio de hodiaŭ - kaj male al la pasintaj jaroj, vi ne plu bezonas MIT-superkomputilon por trejni AI-modelojn. Fakte, aspirantaj AI-novigantoj povas trejni multajn el la hodiaŭaj plej interesaj ML-modeloj sur konsumanta komputilo.
Tio ne signifas, ke vi povas fari ĝin en iu ajn malnova komputilo. Vi bezonos potencan platformon kun ĝisdatigita aparataro por akiri la maksimumon de viaj ML-eksperimentoj. Ni rekomendas uzante komputilan konstruilon kaj kunmeti vian profundan lernadon mem por maksimumigi la profiton por via dolaro.
Ne, vere — ĝi ne estas tiel malfacila kiel vi povus imagi, kaj vi povas ŝpari iom da mono! Rigardu nian gvidilon sube por enkonduko al la bazoj de profunda lernado de komputiloj.
Taksante Viajn Bezonojn
Antaŭ ol vi komencas serĉi partojn, jen kelkaj kritikaj faktoroj por konsideri:
- Laborŝarĝo: Kiom grandaj kaj kompleksaj estas la modeloj kaj datumaroj kun kiuj vi volas labori? Maŝinoj kiuj prilaboras pli grandajn datumarojn kun pli da komplekseco kutime postulas pli potencan aparataron por daŭrigi.
- Buĝeto: Dum profunda lernmaŝino neniam estos tio, kion vi nomus "buĝeta" komputilo (almenaŭ nuntempe), vi devus havi bazan ideon pri tio, kion vi provas elspezi. Tipaj buĝetoj por profunde lernaj komputiloj intervalo de $ 1,500 ĝis $ 3,000 (sed povas facile iri multe pli alte).
- Skalebleco: Ĉu vi volas la kapablon facile skali viajn modelojn ĝis pli grandaj datumaroj estonte? Vi eble volas konstrui iom da kapspaco en vian profundan lernan komputilon kun komponantoj iomete super viaj nunaj bezonoj.
La GPU
La GPU estas la ĉefa laborĉevalo de ĉiu profunda lernado, prilaborante la milionojn da kalkuloj je sekundo esencaj por maŝinlernado. Altnivelaj GPU-oj kiel la serio NVIDIA RTX 4000 aŭ AMD Radeon RX 7000-serio estas normaj elektoj, kaj vi vidos multajn ML-rigojn kun pli ol unu de ĉi tiuj kartoj.
Planu elspezi la plej grandan kvanton de via buĝeto kaj elekta tempo ĉi tie. Iuj (sed ne ĉiuj) el la plej gravaj faktoroj en via elekto de GPU inkluzivas:
- GPU-arkitekturo: La plej novaj GPU-arkitekturoj, kiel NVIDIA Hopper kaj AMD RDNA3, inkluzivas AI-specifajn funkciojn. Serĉu nun-genajn kartojn kun ĉi tiuj arkitekturoj por maksimumigi vian komputikan potencon.
- VRAM Grandeco: Vi serĉas GPU kun la plej VRAM-memoro, kiun vi povas akiri por via buĝeto. VRAM estas enŝipa memoro decida por akceli ML-pretigon, precipe sur kompleksaj modeloj kaj grandaj datumaroj.
- CUDA Cores (NVIDIA)/Stream Processors (AMD): Ĉi tiuj etaj, tre specialigitaj kernoj estas granda faktoro en maŝinlernado-rapidecoj. Larĝe parolante, ju pli multe havas karton, des pli bone.
- Matrica Pretigo: Matrica multipliko estas esenca elemento de la plej multaj ML-modeloj, do serĉu funkciojn desegnitajn por trakti miksprecizan matrican laboron. Ĉi tiuj inkluzivas la arkitekturon Tensor Core de NVIDIA kaj la malfermfontan stakon ROCm de AMD.
- Programaro-Subteno: Iuj modeloj kaj programaj iloj estas konstruitaj por kongruo kun kartoj de iuj fabrikistoj, do kontrolu por kontroli, ke iuj iloj, kiujn vi volas uzi, estas kongruaj kun via GPU.
La U
Kvankam la U ludas duan violonon al la GPU en la komputado-intensaj taskoj de profunda lernado, ĝi ankoraŭ estas kritika komponanto, kiu direktas la tutan procezon de preparado kaj trejnado de modelo. Jen kelkaj bazaĵoj por serĉi en profunda lerna U:
- Nombro de Kerno kaj Fadenoj: Serĉu U kun tiom da kernoj kaj prilaboraj fadenoj kiom via buĝeto povas akomodi. Profunda lernado postulas tre efikan paralelan prilaboradon, kio estas kie ekstraj kernoj kaj samtempaj fadenoj brilas.
- AI Akcelo: Kiel GPUoj, nunaj U-arkitekturoj ofte havas enkonstruitajn kapablojn por akceli AI-laborkvantojn.
- PCIe Lanes: Se vi uzos pli ol unu GPU, certigu, ke via U ofertas sufiĉe PCI Express-lenoj por subteni la GPU-ojn, kiujn vi volas konekti al ĝi.
- Memorsubteno: Kontrolu ĉu U subtenas la plej novan DDR5-memoron, same kiel la maksimuman kvanton da RAM kiun ĝi povas subteni.
La RAM
La fina ĉefa komponanto por via profunda lernado estas RAM - kaj vi bezonos multe da ĝi.
- Kapacito: Ju pli grandaj estas viaj datumaroj, des pli da GB-kapacito vi bezonos. 32GB estas la minimuma normo por plej multaj profundlernaj komputiloj, sed 64GB estas ofta, kaj 128GB certe ne estas neaŭdita en esplornivelaj ML-komputiloj.
- DDR4 kontraŭ DDR5: DDR4 RAM estas malproksima de malaktuala, sed la plej multaj alt-potencaj komputiloj hodiaŭ uzas DDR5. Ĝi povas doni rendimentan akcelon, kaj indas enigi vian tutan sistemon (inkluzive de la U kaj la baztabulo) en la DDR5-ekosistemon por pli facilaj ĝisdatigoj poste.
Aliaj Komponantoj
Ĉi tiuj partoj ĉiuj havas esencajn rolojn por ludi, eĉ se ili ne estas tiel centraj al la kernaj taskoj de maŝinlernado.
- Elektroprovizo: Komputiloj pri profunda lernado uzas multajn potencajn komponentojn, do ĝi estas decida trovi alt-efikecan elektroprovizon kiu povas havigi sufiĉan vaton. Lasu iom da kapspaco (kutime almenaŭ 100W) por pli altaj ŝarĝoj kaj estontaj ĝisdatigoj, kaj certigu, ke ĝi havas sufiĉe da potencaj havenoj se vi uzas pli ol unu GPU.
- Kazo: Vi verŝajne uzas pli grandan GPU, kaj eble eĉ pli ol unu, do plena ATX-turkazo kutime estas la vojo por iri. Aerfluo estas alia alta prioritato, ĉar via GPU verŝajne generos sufiĉe da varmego, do serĉu ion kun funkcioj kiel reto-antaŭa dezajno.
- Ĉefa Stokado: Plej multaj alt-kapacaj SSD-oj funkcios bone, kvankam la ekstra rapideco de NVMe-SSD-oj faras ilin preferindaj al SATA-diskoj. Vi deziros ion de alta kapablo (2 TB kutime sufiĉas) ekde tiam trejnadajn arojn povas okupi kelkcent GB da spaco ĉiu.
- Motherboard: Certigu, ke ĝi kongruas kun via U, havas sufiĉe da vojoj por via(j) GPU(j) kaj kongruas kun via RAM. Por eviti kongruajn ĝenojn, multaj komputilaj konstruistoj elektu pakaĵon de komputilaj partoj kiu inkluzivas antaŭ-elektitan U kaj bazplaton.
Atendu fari pli da esplorado antaŭ ol vi komencos konstrui. Ĉi tiuj estas la bazaĵoj por konsideri, sed certe estas pli por scii! Daŭre lernu, daŭre eksperimentu, kaj vi eble trejnos unu el la modeloj, kiuj difinas teknologion de la 21-a jarcento.
