Den Aufbau eines leistungsstarken PCs für KI und maschinelles Lernen: Ein Komplettleitfaden

Eine der besten Möglichkeiten, um Ihre Anfälligkeit für Datendiebstahl oder Datenschutzinvasionen bei der Verwendung künstlicher Intelligenz oder maschinelles Lernen von großer Sprache zu verringern, besteht darin, das Modell lokal auszuführen. Abhängig vom Modell, das Sie ausführen möchten, benötigen Sie nicht einmal das leistungsstärkste System der Welt – obwohl es hilft.

Hier erfahren Sie, wie Sie einen PC für KI und maschinelles Lernen Workloads erstellen, damit Sie Ihre Daten sicher und privat halten und sicherstellen können, dass die KI immer fertig ist und auf Sie wartet.

Was braucht ein AI -PC?

AI-PCs sind nicht von hohen PCs für verschiedene Aufgaben drastisch unterscheidet, obwohl sie einige leicht skurrile Anforderungen haben, was bedeutet, dass das Aufbau eines Systems mit dem Voraus unterschiedlich ist, einen leistungsstarken Gaming-PC zu erstellen.

Obwohl viele der großen CPU -Hersteller im vergangenen Jahr viel über neuronale Prozessoren und wie effizient sein kann, bieten sie nur einige 10 Tops (Billionen Operationen pro Sekunde) an. Das mag viel erscheinen, bis Sie herausfinden, dass ein Nvidia RTX 4090 über 1.300 Tops liefern kann.

Kurz gesagt, für KI -Arbeitsbelastungen ist die CPU weitaus weniger wichtig. Während ein schneller Prozessor immer hilfreich ist und viele Kerne Ihre Workloads für maschinelles Lernen absolut beschleunigen und sicherstellen, dass das System auch bei hartem Arbeiten funktionsfähig bleibt, stammt die echte Leistung aus der Grafikkarte.

Wir suchen also nach einer leistungsstarken GPU, vorzugsweise mit viel Videospeicher, viel Systemspeicher, wenn dies nicht ausreicht, und etwas umfangreicher und schneller lokaler Speicher. Das bedeutet auch, dass wir ein High-End-Motherboard brauchen. Das gibt uns zwar keine zusätzliche KI-Leistung für sich selbst, aber ein erstklassiges Motherboard sorgt für eine reibungslose Leistung für die CPU und die GPU sowie die Unterstützung mehrerer Grafikkarten, wenn Sie Ihre Aufgaben für maschinelles Lernen wirklich beschleunigen möchten. oder mehr als eine parallel laufen.

Außerhalb davon können Sie es in jedem Fall mit einem großen Stromversorgung und einer guten Kühlung einfügen, um das System ohne Überhitzung und Drossellauf am Laufen zu halten. Einige schöne Häden können eine hohe Effizienz durch niedrigere Stromauslosung beinhalten, um die Kosten für die Ausführung der Kosten zu erhalten. Dies bewegt sich jedoch intuitiv zu unseren High-End-GPU-Auswahlmöglichkeiten. Wir werden auch in Zukunft eine Upgradabilität in Betracht ziehen.

CPU

Normalerweise ist die CPU das Herzstück eines PCs, sei es für Spiele, Büroarbeiten, Streaming oder Videobearbeitung. Aber während es immer noch eine Rolle in unserem maschinellen Lernen, einem AI -PC, spielt, ist es nicht der Lynchpin.

Trotzdem möchten Sie eine moderne mit vielen Kernen und vorzugsweise einen starken Upgrade -Pfad für die Zukunft. Zu diesem Zweck würden wir den AMD Ryzen 9950X empfehlen. Es ist einer der neuesten CPUs von AMD mit 16 Kernen und Unterstützung für 32 Threads. Auch für eine so High-End-CPU ist es relativ gering. Auch für eine so High-End-CPU und bietet Ihnen viel Umfang, um ihre eigenen großartigen Modelle zu betreiben oder nur das System zu unterstützen, das sie auf einer monströsen GPU trainiert.

Wenn Sie eine günstigere Alternative wünschen, ist der 7950X der letzten Generation immer noch viel fähig und rund 100 US-Dollar billiger und bietet dennoch eine hervorragende Leistung. Wenn Sie eher ein Intel -Lüfter sind, betrachten Sie die Kern -Ultra 9 285k oder Core Ultra 7 265K. Sie haben Bootsladungen Kerne und beeindruckende Effizienz sowie ihren eigenen an Bord von Neuronalprozessor.

Hauptplatine

Das Motherboard ist selten die aufregendste Komponente in jedem benutzerdefinierten Build -PC, aber mit einer KI und einem Computer für maschinelles Lernen spielt es eine größere Rolle als Sie denken. Sie möchten etwas mit starken, stabilen VRMs für den Umgang mit der gesamten Leistung, mit der dieses System zu tun hat. Im Idealfall möchten Sie PCIexpress 5 -Unterstützung für den schnellsten Speicherplatz, und die Unterstützung mehrerer Grafikkarten tut nicht weh, wenn Sie Ihren Trainings -GPUs verdoppeln möchten.

Oder Sie können einfach ein altes Motherboard bekommen, weil es wahrscheinlich tun wird. Ich bin scherzhaft, denn wer möchte fast 1.000 Dollar für ein Motherboard ausgeben? Aber letztendlich wird etwas außerhalb der Schnäppchenkellermodelle wahrscheinlich ausreichen. Stellen Sie einfach sicher, dass es die Funktionen hat, die Sie für Ihr Budget möchten.

Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie einen erhalten, der Ihrer CPU entspricht. Im Zweifelsfall überprüfen Sie vor dem Kauf.

Grafikkarte

Wenn Sie Ihr Budget in eine Komponente in Ihrem KI und in Ihrem PC für maschinelles Lernen einbringen möchten, machen Sie es zur Grafikkarte. Wenn Sie Großsprachmodelle trainieren oder nur große und komplizierte Läufen ausführen, benötigen Sie eine leistungsstarke Grafikkarte. Sie haben das VRAM, um das Modell auf der Karte selbst zu speichern, und die Tausenden von parallelen Verarbeitungskernen, um es tatsächlich auszuführen.

Wenn Sie nicht viel Budget haben, schauen Sie sich eine Karte wie die NVIDIA RTX 3060 12 GB an – Sie können das zum Zeitpunkt des Schreibens für rund 300 US -Dollar greifen. Wenn Sie jedoch Ihr KI-Training wirklich vorantreiben oder einige der fortschrittlichsten und anspruchsvollsten Modelle durchführen möchten, dann können Sie nach dem höheren End-End besser. Der RTX 5090 ist derzeit die beste Grafikkarte der Welt, aber es ist sehr schwer zu erwerben.

Alternativen in der letzten Generation sind auch nicht so einfach zu finden, daher müssen Sie möglicherweise ein wenig warten. Das Beste, was wir zum Zeitpunkt des Schreibens finden konnten, war ein erneuter RTX 3090 für 1500 US -Dollar oder ein 4070 Ti Super mit 16 GB VRAM.

Was ist mit AMD? Während AMDs KI -Beschleuniger großartig für das Spielen sind, konkurrieren sie noch nicht mit Cuda- und Tensor -Kernen um KI -Aufgaben. Vielleicht ändert sich das, aber wenn Sie einen AI -PC erstellen möchten, sind Nvidia GPUs die beste Option.

Erinnerung

Sie können mit dem Speicher eine min-max-Leistung, aber es wird keinen massiven Unterschied in einem AI-PC machen. Das Beste, was Sie tun können, ist sicherzustellen, dass Sie viel schneller Erinnerung haben und es nicht überdenken – es sei denn, Sie möchten übertakten.

Nehmen Sie sich ein 64 GB Kit mit 6400 MHz-Speicher eines großen Herstellers wie Corsair, Kingston, G-Skill, Patriot oder Teamgroup. Alles schneller und Sie müssen anfangen, sich in Einstellungen zu tauchen, um das Beste daraus zu machen. Besser einfach sicherzustellen, dass Sie genug haben.

Lagerung

Viel schneller Speicher ist nützlich für KI- und maschinelles Lernen, sodass sie alle Trainingsdaten, die Sie sich auswirken, umgehen können. Glücklicherweise ist der moderne Speicher schneller und billiger als je zuvor, sodass Sie sich für ein paar hundert Dollar mehrere Terabyte PCIe 5 SSD -Speicher für ein paar hundert Dollar greifen können.

Jedes der wichtigsten Markennamen SSDs wird hier tun, aber wie bei der Erinnerung stellen Sie sicher, dass Sie viel davon haben.

Leistung

Stromversorgungen sind ein Bereich, den Sie nicht versuchen möchten, um zu skRIPMIMP und SPARE. Eine gute Stromversorgung stellt sicher, dass Ihr gesamter, teurer KI -PC langfristig gesund bleibt. Holen Sie sich einen Titan- oder Platin -PSU von 1.200 W + von einer der wichtigsten PSU -Marken und Sie haben eine solide Wahl. Evga, Corsair, Saisoniker, FSP, Thermaltake, Enermax, Superblume oder Bequiet! sind großartige Optionen.

Alles zusammenfügen

Wenn Sie alle oben genannten Hardware gepackt haben, aber einige Tipps zum Aufbau des Ding haben möchten, haben wir Sie abgedeckt. Sobald es erledigt ist (oder dass jemand anderes es für Sie baut hat), werden Sie mit einer super leistungsstarken, super leistungsfähigen KI und maschinellem Lernpc.