Построить Ultimate AI & amp; ПК машинного обучения: речь идет не только о играх

Техноновости

Хочешь улететь на Луну вместе с нами? Подписывайся на CryptoMoon! Новости крипты, аналитика и прогнозы, которые дадут твоему кошельку ракетный ускоритель! Нажмите здесь:

CryptoMoon Telegram

Как технический энтузиаст, один эффективный подход, который я обнаружил, минимизирует кражу данных и риски конфиденциальности при использовании AI или машинного обучения крупной языковой модели или машинного обучения, используя эти модели локально на моем устройстве, а не полагаться на облачные сервисы. Хотя наличие высококлассной системы не является строго необходимым, это, безусловно, делает процесс более гладким, если у вас есть доступ к одному.

Вот руководство по сборке персонального компьютера, адаптированного для задач искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Эта настройка поможет защитить ваши данные, поддерживать конфиденциальность и гарантировать, что ваша система ИИ остается активной и отзывчивой, когда вам это нужно.

Что нужно AI PC?

Компьютеры искусственного интеллекта (ИИ), хотя и существенно отличающиеся от мощных ПК для различных задач, обладают уникальными требованиями, которые делают проектирование такой системы немного отличным по сравнению с построением высокопроизводительного игрового ПК.

В более простых терминах, в то время как многочисленные крупные производители процессора обсуждали нейронные процессоры и их эффективность в прошлом году, они, как правило, предоставляют лишь небольшое количество десятков триллионов операций в секунду (TOPS). Тем не менее, это может показаться существенным, пока вы не поймете, что NVIDIA RTX 4090 может выполнять более 1300 раз больше вершин.

Проще говоря, когда дело доходит до задач ИИ, мощная графическая карта имеет приоритет над высокопроизводительным процессором. В то время как быстрый процессор полезен, а наличие нескольких ядер может ускорить задачи машинного обучения и поддерживать плавную работу системы под тяжелой нагрузкой, основной источник питания лежит с графическим процессором.

По сути, мы ищем мощную графическую обработку (графический процессор), в идеале с огромной видео памятью, существенной системной памяти и обширной, быстрого локального хранилища, когда это необходимо. Это также подразумевает необходимость в премиальной материнской плате. Хотя это не повышает производительность искусственного интеллекта, превосходная материнская плата гарантирует плавную питание для процессора и графического процессора и предлагает дополнительную поддержку для нескольких графических процессоров, если вы хотите ускорить задачи машинного обучения или запустить несколько параллельно.

Помимо этого, вы можете выбрать дело, но убедитесь, что он имеет надежный источник питания и эффективное охлаждение, чтобы предотвратить перегрев и проблемы с производительностью. Дополнительные функции могут включать в себя энергоэффективность за счет снижения энергопотребления, хотя это может противоречить нашему высококачественному выбору GPU. Мы также будем учитывать будущие обновления во время процесса отбора.

Процессор

Как правило, процессор служит центральным ядром персонального компьютера, будь то для игр, офисных задач, потоковой передачи или редактирования видео. Однако, несмотря на постоянную актуальность в системах машинного обучения и искусственного интеллекта, он больше не выполняет основную роль.

Действительно, если вы ищете современный процессор с многочисленными ядрами, сильным потенциалом обновления и энергоэффективностью, мы предлагаем AMD Ryzen 9950x. Этот передний процессор может похвастаться впечатляющими 16 ядрами и может обрабатывать 32 потока. Более того, он потребляет меньше энергии по сравнению с другими высококачественными процессорами в своем классе, что делает его подходящим для работы с большими языковыми моделями или просто поддержать массивный графический процессор во время обучения модели.

1. Для экономически эффективного варианта предыдущая модель 7950x все еще достаточно мощная и примерно на 100 долларов меньше в цене, обеспечивая непогашенную производительность. Если вы более склонны к процессорам Intel, дайте Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K мысль. Эти процессоры могут похвастаться многочисленными ядрами и впечатляющей эффективностью, плюс они оснащены своим собственным нейронным процессором.

2. Если вы ищете бюджетный выбор, более старая версия 7950x все еще мощная и примерно на 100 долларов дешевле, предлагая первоклассную производительность. Для энтузиастов Intel Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K может быть подходящим вариантом. У них изобилие ядер, очень эффективно и даже поставляются со своим собственным нейронным процессором.

3. Если вы ищете более бюджетный выбор, предыдущее поколение 7950x все еще остается надежным и примерно на 100 долларов дешевле, предлагая отличную производительность. Для тех, кто предпочитает Intel, Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K, возможно, стоит рассмотреть. Они оба имеют несколько ядер, эффективны энергосбережения, а также включают в себя бортовой нейронный процессор.

4. Если вы ищете модель, благоприятную для бюджета, 7950x последнего поколения по-прежнему мощный, примерно на 100 долларов дешевле и обеспечивает первоклассную производительность. Для фанатов Intel взгляните на Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K. У них оба есть многочисленные ядра, эффективны и даже имеют встроенный нейронный процессор.

5. Если вы стремитесь к более выгодному выбору, последняя модель 7950x все еще сильна, примерно на 100 долларов дешевле и предлагает выдающиеся показатели. Для фанатов Intel рассмотрите Core Ultra 9 285K или Core Ultra 7 265K. У них обоих много ядер, энергоэффективно и поставляются со своим собственным нейронным процессором.

Материнская плата

В специально созданном ИИ или компьютере машинного обучения материнская плата часто упускается из виду, но это более важно, чем можно было бы предположить. Он должен иметь надежные, надежные VRMS (модули регулятора напряжения), которые могут управлять мощностью, которую эта система будет эффективно обрабатывать. Для максимальной производительности ищите поддержку для PCIEXPRESS 5.0, которая предлагает самые быстрые скорости хранения. Если вы планируете использовать несколько графических карт для увеличения обучения графического процессора, будет полезно наличие материнской платы, которая поддерживает конфигурации с несколькими GPU.

Вам не обязательно нужна дорогая материнская плата, даже базовая может работать нормально. Тем не менее, я немного шучу, потому что тратить почти 1000 долларов на материнскую плату, не то, что большинство людей рассмотрели бы. Но если вы удерживаете очень недорогие варианты, должна подходить любая приличная материнская плата, если она имеет необходимые функции для вашего бюджетного диапазона.

Также обязательно получите тот, который соответствует вашему процессору. Если вы сомневаетесь, дважды проверьте перед покупкой.

Графическая карта

Для достижения оптимальных результатов при инвестировании вашего бюджета в любую часть вашей настройки ИИ и компьютера машинного обучения приоритет графической карте. Особенно для обучения крупных языковых моделей или запуска сложных, мощная видеокарта имеет важное значение. Эти компоненты оснащены достаточным VRAM для хранения модели непосредственно на карте, и тысячи параллельных ядер обработки для эффективного выполнения ее.

Если средства ограничены, рассмотрим NVIDIA RTX 3060 12 ГБ, который обычно продается примерно за 300 долларов. Если вы стремитесь к созданию обучения ИИ высшего уровня или работают на сложных, ресурсоемких моделях, стремитесь к более высокой видеокарте. Тем не менее, обеспечение RTX 5090, в настоящее время лучшее на рынке, может быть довольно сложной задачей.

Это довольно сложно, чтобы быстро столкнуться с недавними альтернативами, поэтому может потребоваться терпение. На данный момент наш поиск только обнаружил отремонтированный RTX 3090 по цене 1500 долларов, или 4070 Ti Super с 16 ГБ VRAM.

Что касается передовых микроболкций (AMD), их ускорители ИИ превосходно работают в игровых приложениях; Тем не менее, в настоящее время они не находятся на одном уровне с ядрами CUDA и Tensor, когда речь заходит о задачах, связанных с AI. На данный момент, если вы хотите построить ПК, прежде всего, для целей искусственного интеллекта, GPU NVIDIA являются лучшим выбором, доступным на рынке. Всегда есть надежда, что AMD может наверстать упущенное, но на данный момент это ситуация.

Память

Когда дело доходит до ИИ, работающего на компьютере, оптимизация производительности при рассмотрении использования памяти не приведет к значительным улучшениям. Что важнее, так это много быстрой памяти. Если вы не заинтересованы в настройке настройки или выдвигаете аппаратное обеспечение за пределы его пределов (разгона), нет необходимости в дальнейшем рассмотрении.

Будучи техническим энтузиастом, я бы порекомендовал взять набор памяти 64 ГБ, работающего на 6400 МГц от доверенных брендов, таких как Corsair, Kingston, G-Skill, Patriot или TeamGroup. Продолжая все быстрее может потребовать некоторых сложных настроек для оптимальной производительности. Как правило, разумнее убедиться, что у вас есть достаточно памяти под рукой.

Хранилище

Большое количество быстрого хранения полезно для компьютеров ИИ и машинного обучения, поскольку он позволяет им управлять огромными объемами данных, которые вы будете эффективно кормить их. К счастью, современные решения для хранения являются более быстрее и доступны, чем раньше, что позволяет приобрести несколько терабайт PCIe 5 SSD Storage всего за несколько сотен долларов.

В этом случае любые хорошо известные бренды с твердым состоянием (SSD) должны работать нормально. Однако, как и в случае с памятью, убедитесь, что у вас есть щедрая сумма, чтобы избежать потенциальных проблем.

Власть

Инвестирование в высококачественное энергоснабжение имеет решающее значение для поддержания долговечности вашего дорогостоящего ИИ ПК. Выберите 1200 Вт или более блока питания (PSU) с титановым или платиновым рейтингом от авторитетных брендов, таких как EVGA, Corsair, Seasonic, FSP, Thermaltake, Enermax, Spefflower или Bequiet! за надежный выбор.

Сделать все вместе

Если вы собрали все упомянутое оборудование, но ищете рекомендации по его сборке, у нас есть только нужный совет! После построения (или, если кто -то еще позаботится об этой части), вы будете готовы пойти с очень мощным, исключительно способным ИИ и компьютером машинного обучения в вашем распоряжении.

Смотрите также

2025-02-10 16:00