Esistono svariate applicazioni scientifiche, e spesso i rallentamenti possono dipendere sia dalla scelta errata dell’hardware, sia da alcune caratteristiche del software.
Le raccomandazioni sui requisiti di sistema pubblicate dai fornitori di software potrebbero non essere sempre ideali o addirittura obsolete, ma possiamo comunque offrirti alcuni suggerimenti per l’assemblaggio di una workstation scientifica che risponderanno alle tue esigenze:
Processore (CPU)
Il processore è uno degli elementi più cruciali per una workstation scientifica. La scelta del processore giusto dipende dalla scalabilità dell’applicazione scientifica, dalla capacità di sfruttare al meglio la memoria e dalla presenza o meno di accelerazione GPU.
Le due principali opzioni per una workstation per l’ambito scientifico sono Intel Xeon (single o dual socket) e AMD Threadripper / EPYC.
Per la maggior parte dei casi, si consiglia di optare per processori single socket, come il Xeon-W o il Threadripper PRO.
Questi processori offrono un numero elevato di core e una grande capacità di memoria senza la complessità e il costo associati ai sistemi dual socket.
Un’applicazione scientifica ben scalabile può trarre significativi benefici da un processore con molti core. Le CPU di questa tipologia supportano configurazioni di memoria in 8 canali che alcune applicazioni professionali possono sfruttare al massimo.
Scheda video (GPU)
Per ottenere il massimo dalla tua workstation scientifica, verifica con il produttore del software se l’applicazione beneficia del calcolo parallelo offerto dalla scheda video.
Le prestazioni delle GPU possono superare di gran lunga quelle delle CPU per calcoli altamente paralleli.
Una scheda NVIDIA RTX A-series di fascia alta, come la A4000 o la A5000, è una scelta eccellente per il calcolo scientifico.
Se lavori con grandi volumi di dati, la RTX A6000 con 48 GB di VRAM offre prestazioni ancora superiori.
Molti processi scientifici possono essere ottimizzati anche utilizzando più di una GPU, quindi è sempre consigliabile verificare con il produttore del software se è possibile sfruttare configurazioni multi-GPU.
Memoria RAM
Per un PC assemblato per l’ambito scientifico, consigliamo di partire con almeno 32 GB di RAM per le applicazioni professionali, anche se in molti casi potrebbe non essere sufficiente.
Una regola utile è avere almeno il doppio della memoria di sistema rispetto alla VRAM totale delle GPU installate, ma questa scelta dipende strettamente dall’utilizzo specifico.
Le prestazioni e la capacità della memoria sono fondamentali per molte applicazioni scientifiche. Per questo motivo, suggeriamo di montare moduli ECC Registered DDR5 con una frequenza di almeno 5200 MHz.
La memoria ECC (Error-Correcting Code) è fondamentale per garantire l’affidabilità dei dati, specialmente in ambienti di calcolo scientifico.
Scegli una workstation scientifica ottimale
Assemblare una workstation scientifica adatta alle tue esigenze 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 l’ambito scientifico che garantisca prestazioni elevate e affidabili. Se desideri un consiglio personalizzato o un supporto specifico per le tue esigenze di calcolo scientifico, contattaci senza impegno.
