Desktop-PC für Visual Computing

[Ritter-Rohans]

Hallo ComputerBase Gemeinschaft,

für den Kauf eines neuen Desktop-PCs hätte ich gerne eine fachliche Beratung.
Folgende Konfiguration habe ich zusammengestellt: https://geizhals.de/?cat=WL-1548063

1. Möchtest du mit dem PC spielen?

• Welche Spiele genau?
  Ich spiele selten. Wenn dann sind es auch keine grafisch aufwendigen Spiele.

2. Möchtest du den PC für Bild-/Musik-/Videobearbeitung oder CAD nutzen? Als Hobby oder bist du Profi? Welche Software wirst du nutzen?

Ja, 3D-Modellierung (Blender, Cinema 4D), Bildbearbeitung (Gimp, Illustrator) / Videobearbeitung (Premiere Pro, DaVinci Resolve) / Musik-Bearbeitung (Cubase) sowie KI-Anwendungen sollen die Hauptanwendungsfälle sein.

3. Hast du besondere Anforderungen oder Wünsche (Overclocking, ein besonders leiser PC, RGB-Beleuchtung, …)?

Nein, "besonders" leise muss der PC nicht sein. So leise wie möglich, aber nur zweitrangig als Kostenfaktor.

4. Wieviele und welche Monitore möchtest du nutzen? Anzahl, Modell, Auflösung, Bildwiederholfrequenz (Hertz)? Wird FreeSync (AMD) oder G-Sync (Nvidia) unterstützt? (Bitte mit Link zum Hersteller oder Preisvergleich!)

2 Monitore, 1 Monitor ist bereits vorhanden (mit 4K Auflösung, 60 Hz):
https://geizhals.de/samsung-u28e590d-lu28e590dsen-a1258112.html

5. Hast du noch einen alten PC, dessen Komponenten teilweise weitergenutzt werden könnten? (Bitte mit Links zu den Spezifikationen beim Hersteller oder Preisvergleich!)

Nein, bis auf den Monitor nicht.

6. Wie viel Geld bist du bereit auszugeben?

Es sollte sich auf ca. 1300€ belaufen

7. Wann möchtest du den PC kaufen? Möglichst sofort oder kannst du noch ein paar Wochen/Monate warten?

Möglichst bald.

8. Möchtest du den PC selbst zusammenbauen oder zusammenbauen lassen (vom Shop oder von freiwilligen Helfern)?

Selbst zusammenbauen.

 

[madmax2010]

Kannst du ein bisschen spezifizieren was du mit KI Anwendungen meinst? Redest du von Inferencing? Modellierung? Training? Wenn ja: was soll wie trainiert wertden?

 

[Ritter-Rohans]

Keine großen Anwendungen, kleinere Deep Learning Projekte und Classification Tasks wo nicht allzu viele Daten anfallen.

 

[ghecko]

Leider laufen deine Anwendungen (Pr, DR, Blender, C4D, DL) besser auf Nvidia-GPUs. In dem Preisbereich ist es aber schwierig eine Nvidia-GPU zu empfehlen, denn unter eine 2060S würde ich hier nicht anfangen.
Wenn ich müsste, dann diese hier:
https://geizhals.de/gigabyte-geforc...gv-n2070wf2-8gd-a2177640.html?hloc=at&hloc=de

Abgesehen davon:
Nimm den 3700X, der 3800X ist wenns hoch kommt 1-2% schneller, kostet mehr und frisst mehr Strom.
RAM: https://geizhals.de/crucial-ballist...-bl2k8g32c16u4b-a2222471.html?hloc=at&hloc=de
Wobei ich bei deinen Anwendungen nicht unter 32GB gehen würde.

Mit dem Wifi-Adapter hat es sich nicht getan, da fehlen noch Antennen. Ich würde dir eher hierzu raten:
https://geizhals.de/gigabyte-gc-wb1733d-i-rev-1-0-a1853996.html

Statt dem günstigen X570 solltest du die 50€ sparen und lieber ein gutes B450 nehmen.
SSD: M.2 sind die 500GB nicht wert. Nimm eine 1TB 2,5" SATA. Die ist dann auch groß genug um darauf Projektdaten zu bearbeiten.
Kühler: https://geizhals.de/arctic-freezer-34-esports-weiss-acfre00057a-a1974340.html

Alles zusammen:

M.2 als Projektlaufwerk würde ich nachrüsten.

 

[madmax2010]

Keine großen Anwendungen, kleinere Deep Learning Projekte und Classification Tasks wo nicht allzu viele Daten anfallen.

Okay, also hauptsächlich training.
Damit sind AMD GPUs (leider) raus..
In welcher größenrdnung soll die Anzahl der Gewichte liegen? Grafikspeicher macht hier viel unterschied - Eine RTx 2060 S / 2070 S Machen als Grafikkarte beide viel sinn an der Stelle - Wenn der grafikspeicher aber zu klein ist musst du bei dem Budget auf eine gebrauchte GTX 1080Ti ausweichen

 

[Fujiyama]

Hört sich eher nach professionell/Beruflich genutzten Rechner an, da macht selbstbau eigentlich selten Sinn.

 

[tomgit]

Wichtig wäre, was du im DL prototypen magst und worin. Es gibt zwar ein paar Frameworks, die ein wenig OpenCL unterstützen, womit AMD-GPUs die bessere Wahl wären, aber sie sind sehr rar.
Von den anderen Programmen sollte es vermutlich OpenCL-Unterstützung geben, von daher wäre einzig DL das Problem.
Aber erneut, hier wäre die Frage, was damit gemacht werden möchte. Der Vorschlag, nichts unter einer RTX 2060S zu nehmen, ist zwar schön und gut, aber für das erste Prototypen ist auch eine GTX 1060 ausreichend und selbst mit einer GTX 960 schlägt man so ziemlich jede Desktop-CPU.

Grundregel bei ML/DL lautet, je mehr Computing-Cores, desto besser und CUDA wird von Nvidia besser finanziert von Maintainern besser unterstützt als die Cores und OpenCL von AMD. Sich eine günstige 980Ti auf eBay zu schießen dürfte für den Einsatz vermutlich die bessere Alternative sein als in eine RTX 2060S zu investieren, dann kannst deinen RAM auch auf ECC-Ram upgraden und hast auch da etwas mehr theoretische Sicherheit.

 

[Ritter-Rohans]

Leider laufen deine Anwendungen (Pr, DR, Blender, C4D, DL) besser auf Nvidia-GPUs. In dem Preisbereich ist es aber schwierig eine Nvidia-GPU zu empfehlen, denn unter eine 2060S würde ich hier nicht anfangen.
Wenn ich müsste, dann diese hier:
https://geizhals.de/gigabyte-geforc...gv-n2070wf2-8gd-a2177640.html?hloc=at&hloc=de

Werde ich mir auf jeden Fall nochmal überlegen, wird vermutlich aber den Preisrahmen sprengen..

Abgesehen davon:
Nimm den 3700X, der 3800X ist wenns hoch kommt 1-2% schneller, kostet mehr und frisst mehr Strom.
RAM: https://geizhals.de/crucial-ballist...-bl2k8g32c16u4b-a2222471.html?hloc=at&hloc=de
Wobei ich bei deinen Anwendungen nicht unter 32GB gehen würde.

Mit dem Wifi-Adapter hat es sich nicht getan, da fehlen noch Antennen. Ich würde dir eher hierzu raten:
https://geizhals.de/gigabyte-gc-wb1733d-i-rev-1-0-a1853996.html

Auf jeden Fall hilfreich, vielen Dank

Statt dem günstigen X570 solltest du die 50€ sparen und lieber ein gutes B450 nehmen.

Die Überlegung war hier, ob der PCIe 3.0 nicht die Grafikkarte ausbremsen würde..?

SSD: M.2 sind die 500GB nicht wert. Nimm eine 1TB 2,5" SATA. Die ist dann auch groß genug um darauf Projektdaten zu bearbeiten.

Hier hätte ich einen Geschwindigkeitsvorteil für Betriebssystem und Programme erhofft.
Ist evtl. nur die zweite M.2 übertrieben?

Kühler: https://geizhals.de/arctic-freezer-34-esports-weiss-acfre00057a-a1974340.html

Alles zusammen:
Anhang anzeigen 910612

Eine kurze Erläuterung bzgl. des Kühlerwechsels (Alpenföhn -> Arctic Freezer) und des RAM-Wechsels (G.Skill ->Crucial Ballistix) sowie zur Wahl des Netzteils (anstelle des be quiet) wäre super

 

[ghecko]

Die Überlegung war hier, ob der PCIe 3.0 nicht die Grafikkarte ausbremsen würde..?

Negativ.

Hier hätte ich einen Geschwindigkeitsvorteil für Betriebssystem und Programme erhofft.

Ist bestenfalls im Bereich des Messbaren. Wenn du einen Geschwindigkeitsvorteil sehen willst, investiere in die Grafikkarte. Ich würde mit einer normalen SSD anfangen und irgendwann eine NVMe als Projektlaufwerk für Premiere und Cubase nachkaufen.

Eine kurze Erläuterung bzgl. des Kühlerwechsels (Alpenföhn -> Arctic Freezer) und des RAM-Wechsels (G.Skill ->Crucial Ballistix) sowie zur Wahl des Netzteils (anstelle des be quiet) wäre super

Kühler: Selbe Performance, besserer Lüfter, besserer Preis.
RAM-Wechsel: Die G-Skill sind notorisch für RAM-Probleme. Würde ich in keinen PC stecken mit dem ich was ernsthaftes Vorhabe. Die Crucial sind quasi das Gegenteil. Und 16GB sind zu knapp für dein Anwendungsportfolio.
Netzteil: Budget. Das Straight Power ist ein tolles Netzteil, aber bei deinem Budget wird die Knete anderswo dringender benötigt. Und das Focus GX macht seine Abreit ebenfalls außerordentlich gut.

 

[Ritter-Rohans]

Tatsächlich sind die ML-Anwendungen zwar auch für Studienzwecke, größtenteils aber eher als Hobby. Hier darf es durchaus Einbußen bzgl. der Geschwindigkeit geben..
Wichtiger sind die anderen genannten Anwendungen.