Considerando che l’ambito professionale del machine learning e dello sviluppo di intelligenza artificiale è sia relativamente recente che estremamente variegato in termini di applicazioni, ambienti di sviluppo, sistemi operativi e linguaggi di programmazione.
presentiamo alcuni suggerimenti basati sui test effettuati negli ultimi anni per assemblare una workstation machine learning e AI:
Processore (CPU)
L’accelerazione GPU domina le prestazioni nei carichi di lavoro di machine learning e AI, ma il processore e la scheda madre definiscono la piattaforma di supporto, essenziale per garantire la stabilità e l’efficienza complessiva del sistema. Una significativa quantità di lavoro di analisi e pulizia dei dati per preparare l’addestramento viene spesso svolta sulla CPU, rendendo la scelta del processore cruciale.
Le piattaforme CPU consigliate sono Intel Xeon e AMD Threadripper per la loro affidabilità e il numero di linee PCI-Express, necessarie per montare più GPU. Le linee PCI-Express garantiscono una comunicazione rapida tra il processore e le GPU, migliorando notevolmente le prestazioni del sistema. Il numero di core dipende dal carico previsto per i compiti non-GPU. Come regola generale, si consigliano almeno 4 core per ogni acceleratore GPU. Ad esempio, se si utilizzano due GPU, il processore dovrebbe avere almeno 8 core.
Questi processori supportano fino a 8 canali di memoria, influendo significativamente sulle prestazioni per i carichi di lavoro intensivi, soprattutto durante periodi prolungati di calcolo. L’ampia larghezza di banda della memoria e il supporto per grandi quantità di RAM sono essenziali per gestire dataset voluminosi e complessi algoritmi di machine learning.
Memoria (RAM)
La capacità e le prestazioni della memoria sul lato CPU di un sistema ML/AI sono importanti e dipendono dai lavori in esecuzione. La prima regola pratica è avere almeno il doppio della memoria della CPU rispetto alla VRAM totale nel sistema. Ad esempio, con 2x GeForce RTX 4090, che hanno 48GB di VRAM totale, il sistema dovrebbe avere almeno 96GB di RAM. In alcuni casi, potrebbe essere necessario caricare l’intero set di dati in memoria per l’analisi, il che può richiedere grandi quantità di RAM, fino a 1TB o più. Optare per moduli ECC Registered DDR5 con una frequenza di almeno 5200 MHz può garantire stabilità e prestazioni elevate.
Scheda video (GPU)
NVIDIA domina il settore con GPU come la GeForce RTX 4080 e 4090, ideali per configurazioni fino a due GPU grazie alle loro elevate prestazioni e al buon rapporto qualità-prezzo. Per configurazioni multi-GPU, le serie professionali RTX A5000 e A6000, con maggiore memoria, sono preferibili, offrendo ampia capacità di VRAM per gestire dataset di grandi dimensioni e modelli complessi.
Le GPU NVIDIA supportano la precisione mista (FP16), rendendole particolarmente adatte per i modelli di deep learning. Per carichi di lavoro estremamente pesanti, GPU come la NVIDIA A100 offrono prestazioni straordinarie e supportano memoria HBM2 per una gestione efficiente dei dati.
L’utilizzo di più GPU può migliorare significativamente le prestazioni, riducendo i tempi di addestramento e aumentando l’efficienza. È fondamentale verificare che il framework utilizzato supporti configurazioni multi-GPU per sfruttare appieno queste risorse hardware.
Scegliere una workstation Machine Learning e AI Ottimale
Assemblare una workstation per machine learning e AI development richiede una valutazione attenta dei componenti hardware.
Scegliere il processore giusto, la GPU più adatta e una memoria RAM adeguata sono passi fondamentali per ottenere un PC assemblato per machine learning e AI development che garantisca prestazioni elevate e affidabili.
Se desideri un consiglio personalizzato o un supporto specifico per le tue esigenze, contattaci senza impegno.
