Computer Setup für Deep Learning

DrBlau

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Hey,

ich bin neu hier im Forum also bitte entschuldigt sollte ich zu wenige oder schlechte Angaben machen, oder an der falschen Stelle posten.

Ich bin gerade dabei mir einen neuen PC zusammenzustellen und habe da wie erwartet einige Schwierigkeiten mit.

Was soll mein PC leisten: Ich möchte einen PC zusammenstellen, der gut mit neuronalen Netzen klarkommt, 3-4 Bildschirme unterstützt, ganz nett ausschaut und auf dem man auch das ein oder andere Spiel gut spielen kann, was aber nicht der wichtige Punkt ist.
Ich brauche kein Gerät, dass vollgepumpt mit coolen Moddingteilen oder LED leisten, sondern setze da eher auf Funktionalität und im Zweifelsfall auf den günstigeren Preis

Insgesamt habe ich ungefähr ein Budget von 1500€, es darf aber auch drunter bleiben. Ich brauche nur den Tower PC, Monitore und Peripherie Geräte habe ich schon.

Für die Grafikkarte habe ich mich für die RTX 2070 entschieden (8GB Gigabyte GeForce RTX 2070 Gaming OC Aktiv PCIe 3.0 x16), da sie was Preis Leistung angeht relativ gut sein soll für neuronale Netze. Die kostet 500€, somit bleiben noch 1000€ für den Rest.

Jetzt komme ich allerdings auch schon an den Punkt wo ich Hilfe bräuchte: Meiner Recherche nach geht man bei den restlichen Teilen in der Reihenfolge vor, da die jeweiligen Teile eine kompatible Basis (Mainboard) brauchen:

Prozessor -> RAM -> Mainboard -> CPU Kühler -> Festplatte + Laufwerk -> Netzteil -> Gehäuse
400€ -> 150€ -> 150€ -> (bei CPU) -> 150€ -> 70€ -> 80€

Sind die Preise halbwegs realistisch? Oder sollte ich beim Prozessor Abstriche machen?

Dann ist generell die Frage, welcher Prozessor es werden soll.
Ich hätte jetzt entweder an den Intel Core i7-8700 gedacht oder an den AMD Ryzen 7 2700X, wobei der Ryzen deutlich günstiger ist. Der Ryzen hat was die GPU angeht schlechte Werte, aber da ich sowieso die RTX drin hab sollte das kein Problem sein oder doch?

Beim RAM stellt sich mir auch die Frage welche Generation, ob DDR3 oder DDR4. DDR3 hätte ich noch 2x4GB Riegel rumliegen, sodass ich wenn ich noch 16GB DDR3 dazuholen würde auf 24GB upgraden könnte ohne mehr aus zugeben, sofern das Mainboard 4 Steckplätze hat.

Ich glaube weiter als soweit zu planen macht noch keinen Sinn, da bis hierhin noch zu viele Variablen mit reinspielen.

Vielen Dank schonmal an alle die mir helfen wollen :)
 
Weder ein aktueller Ryzen noch ein aktueller Intel läuft noch (vernünftig) mit DDR3
 
DrBlau schrieb:
Ich möchte einen PC zusammenstellen, der gut mit neuronalen Netzen klarkommt

Was willst Du denn konkret machen? Marktführer in der Software mit Hardwareunterstützung ist zwar Nvidia mit CUDA, aber AMD hat ROCm als Technologie und von den bekannten Frameworks (Caffe, Tensorflow, ...) gibts Forks mit entsprechendem Support drin. Das läuft unter Linux und es gibt gar Docker Images dafür zum schnellen Ausprobieren. Ich hoffe, ich habe Dich damit jetzt nicht völlig überfahren ;)
 
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Ach danke, das hatte ich bisher nicht gefunden, mit welcher Begründung Ryzen 7 nehmen statt Intel?

Weder ein aktueller Ryzen noch ein aktueller Intel läuft noch (vernünftig) mit DDR3
Also bleibt mir der Wechsel zu DDR4 wohl nicht erspart. Danke
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Marktführer in der Software mit Hardwareunterstützung ist zwar Nvidia mit CUDA, aber AMD hat ROCm als Technologie und von den bekannten Frameworks (Caffe, Tensorflow, ...) gibts Forks mit entsprechendem Support drin.
Irgendwie hab ich allerdings das Gefühl, dass alle Blogs und generell die Meinung vieler davon abweicht und dass AMD in der Hinsicht da noch sehr in den Kinderschuhen stecken soll und keinen so guten Support wie NVIDEA anbietet.
 
Faust2011 schrieb:
Marktführer in der Software mit Hardwareunterstützung ist zwar Nvidia mit CUDA, aber AMD hat ROCm als Technologie und von den bekannten Frameworks (Caffe, Tensorflow, ...) gibts Forks mit entsprechendem Support drin. Das läuft unter Linux und es gibt gar Docker Images dafür zum schnellen Ausprobieren.
Halte ich für sehr risikobehaftet. Für CNTK als schnellstes Framework z.B. gibt es sowas nicht, und selbst wenn, ist man von einer dritten Instanz abhängig.

Ich würde dir auf jeden Fall empfehlen nicht am Grafikspeicher zu sparen. 8GB können durchaus schnell knapp werden.

Bzgl. CPU, wäre es hier nicht sinnvoller Intel zu nehmen zwecks AVX support, da NN extrem Matrizen und Vektorlastig sind?
 
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Und was willst Du denn konkret machen im Bereich DL, AI, NN? Welche Software möchtest Du einsetzen?
 
Und was willst Du denn konkret machen im Bereich DL, AI, NN? Welche Software möchtest Du einsetzen?
Momentan arbeite ich mit Tensorflow-GPU im Bereich der Bilderkennung
Ergänzung ()


Der Ryzen 7 hat folgende Spezifikation:
"Speichercontroller Dual Channel PC4-23466U (DDR4-2933)"
Insofern wäre, wenn ich es richtig verstanden habe, ein DDR4-3200 RAM eigentlich unnötig und ich könnte stattdessen einen günstigeren DDR4-3000er RAM nehmen, oder?
 
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DrBlau schrieb:
Der Ryzen 7 hat folgende Spezifikation:
"Speichercontroller Dual Channel PC4-23466U (DDR4-2933)"
Insofern wäre, wenn ich es richtig verstanden habe, ein DDR4-3200 RAM eigentlich unnötig und ich könnte stattdessen einen günstigeren DDR4-3000er RAM nehmen, oder?

Ja kannst du, aber sofern noch Geld übrig ist, ist schnellerer Ram besser. Also besser 3200cl16 statt 3000cl16 - schau am besten mal zur Ram OC Fraktion im Arbeitsspeicher-Bereich ;)
 
Wenn du mit dem Gerät arbeitest würde ich dringend von nem Bastel PC Abstand halten
 
Coca_Cola schrieb:
von nem Bastel PC Abstand halten

Das klingt doch recht abwertend. Solch ein selbst zusammengebauter PC kann qualitativ besser aufgebaut werden, als so mancher OEM-PC / Fertig-PC. Ich kann mir gerade nicht vorstellen, dass der TE mit dem PC beruflich arbeitet und Geld verdient - eher im Bereich Studium/Ausbildung. Ist aber nur Spekulation.

Was wäre denn Deine Empfehlung für einen Fertig-PC, der hier passt?
 
Mit welcher Sprache wird denn überhaupt gearbeitet? Python hat ja bspw noch eine sehr rudimentäre bzw. garkeine Unterstützung für CUDA und alles wird auf der CPU berechnet. Dementsprechend kann man auch überlegen ob AMD oder NVIDIA GPU.
 
Backes schrieb:
Python hat ja bspw noch eine sehr rudimentäre bzw. garkeine Unterstützung für CUDA

Bitte was?! Natürlich hat die Sprache Python keine CUDA-Unterstützung, aber das braucht sie auch nicht. Sieht Dir mal das Beispiel von Tensorflow an, da programmiert man in Python das TF-Framework (und dieses nutzt GPU-Beschleunigung per CUDA) - ganz simpel :) Link zum Tutorial
 
Backes schrieb:
Mit welcher Sprache wird denn überhaupt gearbeitet? Python hat ja bspw noch eine sehr rudimentäre bzw. garkeine Unterstützung für CUDA und alles wird auf der CPU berechnet. Dementsprechend kann man auch überlegen ob AMD oder NVIDIA GPU.
Wenn alles auf der CPU berechnet werden würde, dann könnte man sich die GPU auch sparen.
 
Mit welcher Sprache wird denn überhaupt gearbeitet? Python hat ja bspw noch eine sehr rudimentäre bzw. garkeine Unterstützung für CUDA und alles wird auf der CPU berechnet. Dementsprechend kann man auch überlegen ob AMD oder NVIDIA GPU.
Also ich arbeite mit Python und Tensorflow hat auf jeden Fall eine CUDA Unterstützung, arbeite bisher auch schon die ganze Zeit auf meiner GPU (nvidia 860M)

Ich kann mir gerade nicht vorstellen, dass der TE mit dem PC beruflich arbeitet und Geld verdient - eher im Bereich Studium/Ausbildung. Ist aber nur Spekulation.
Das ist korrekt, bin jetzt in ein paar Monaten an der Bachelorarbeit und danach kommt der Master, bisher noch ohne berufliche Nutzung des PCs
 
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