L'apprentissage automatique est peut-être la technologie la plus en vogue d'aujourd'hui - et contrairement aux années passées, vous n'avez plus besoin d'un superordinateur du MIT pour former des modèles d'IA. En fait, les aspirants innovateurs en IA peuvent former de nombreux les modèles de ML les plus intéressants d'aujourd'hui sur un PC grand public.
Cela ne veut pas dire que vous pouvez le faire sur n'importe quel vieil ordinateur. Vous aurez besoin d'une plate-forme puissante avec du matériel mis à jour pour tirer le meilleur parti de vos expériences de ML. Nous recommandons à l'aide d'un constructeur de PC et assembler vous-même votre plate-forme d'apprentissage en profondeur pour maximiser le rapport qualité-prix.
Non, vraiment - ce n'est pas aussi difficile que vous pourriez l'imaginer, et vous pouvez économiser de l'argent substantiel ! Consultez notre guide ci-dessous pour une introduction aux bases des PC d'apprentissage en profondeur.
Évaluer vos besoins
Avant de commencer à chercher des pièces, voici quelques facteurs critiques à considérer :
- Charge de travail : Quelle est la taille et la complexité des modèles et des jeux de données avec lesquels vous souhaitez travailler ? Les machines qui traitent des ensembles de données plus volumineux avec plus de complexité nécessiteront généralement un matériel plus puissant pour suivre le rythme.
- Budget : Bien qu'une machine d'apprentissage en profondeur ne soit jamais ce que vous appelleriez un PC "à petit budget" (du moins pour l'instant), vous devriez avoir une idée de base de ce que vous essayez de dépenser. Budgets typiques pour les PC d'apprentissage en profondeur varient de 1,500 3,000 $ à XNUMX XNUMX $ (mais peut facilement aller beaucoup plus haut).
- Évolutivité : Souhaitez-vous pouvoir facilement faire évoluer vos modèles vers des ensembles de données plus volumineux à l'avenir ? Vous voudrez peut-être créer une marge de manœuvre dans votre PC d'apprentissage en profondeur avec des composants légèrement supérieurs à vos besoins actuels.
Le GPU
Le GPU est le principal cheval de bataille de chaque plate-forme d'apprentissage en profondeur, traitant les millions de calculs par seconde essentiels à l'apprentissage automatique. Les GPU haut de gamme comme la série NVIDIA RTX 4000 ou la série AMD Radeon RX 7000 sont des choix standard, et vous verrez de nombreuses plates-formes ML avec plus d'un de ces cartes.
Prévoyez de dépenser la plus grande partie de votre budget et de votre temps de sélection ici. Certains (mais pas tous) des facteurs les plus importants dans votre choix de GPU incluent :
- Architecture GPU : Les dernières architectures GPU, comme NVIDIA Hopper et AMD RDNA3, incluent des fonctionnalités spécifiques à l'IA. Recherchez des cartes de la génération actuelle avec ces architectures pour maximiser votre puissance de calcul.
- Taille VRAM : Vous recherchez un GPU avec le plus de mémoire VRAM possible pour votre budget. La VRAM est une mémoire embarquée cruciale pour accélérer le traitement ML, en particulier sur les modèles complexes et les grands ensembles de données.
- CUDA Cores (NVIDIA)/Stream Processors (AMD) : ces minuscules cœurs hautement spécialisés sont un facteur important dans les vitesses d'apprentissage automatique. D'une manière générale, plus une carte a de valeur, mieux c'est.
- Traitement matriciel : la multiplication matricielle est un élément essentiel de la plupart des modèles ML. Recherchez donc des fonctionnalités conçues pour gérer le travail matriciel à précision mixte. Ceux-ci incluent l'architecture Tensor Core de NVIDIA et la pile open source ROCm d'AMD.
- Prise en charge logicielle : Certains modèles et outils logiciels sont conçus pour être compatibles avec les cartes de certains fabricants. Vérifiez donc que tous les outils que vous souhaitez utiliser sont compatibles avec votre GPU.
Le CPU
Bien que le processeur joue le second rôle par rapport au GPU dans les tâches de calcul intensif de l'apprentissage en profondeur, il reste un composant essentiel qui dirige l'ensemble du processus de préparation et de formation d'un modèle. Voici quelques éléments de base à rechercher dans un processeur d'apprentissage en profondeur :
- Nombre de cœurs et de threads : recherchez un processeur avec autant de cœurs et de threads de traitement que votre budget peut en contenir. L'apprentissage en profondeur nécessite un traitement parallèle très efficace, c'est là que les cœurs supplémentaires et les threads simultanés brillent.
- Accélération de l'IA : à l'instar des GPU, les architectures de CPU actuelles comportent souvent des fonctionnalités intégrées pour accélérer les charges de travail de l'IA.
- PCIe Lanes : si vous utilisez plusieurs GPU, assurez-vous que votre CPU en offre suffisamment Voies PCI Express pour prendre en charge les GPU auxquels vous souhaitez vous connecter.
- Prise en charge de la mémoire : vérifiez si un processeur prend en charge la dernière mémoire DDR5, ainsi que la quantité maximale de RAM qu'il peut prendre en charge.
Le bélier
Le dernier composant majeur de votre build d'apprentissage en profondeur est la RAM - et vous en aurez besoin de beaucoup.
- Capacité : plus vos ensembles de données sont volumineux, plus vous aurez besoin de capacité en Go. 32 Go est la norme minimale pour la plupart des PC d'apprentissage en profondeur, mais 64 Go est courant et 128 Go n'est certainement pas inconnu dans les PC ML de qualité recherche.
- DDR4 contre DDR5 : la RAM DDR4 est loin d'être obsolète, mais la plupart des PC à haute puissance utilisent aujourd'hui la DDR5. Cela peut améliorer les performances et cela vaut la peine d'intégrer l'ensemble de votre système (y compris le processeur et la carte mère) dans l'écosystème DDR5 pour faciliter les mises à niveau ultérieures.
Autres composants
Ces parties ont toutes un rôle essentiel à jouer, même si elles ne sont pas aussi essentielles aux tâches essentielles de l'apprentissage automatique.
- Alimentation : les PC d'apprentissage en profondeur utilisent de nombreux composants puissants, il est donc crucial de trouver une alimentation à haut rendement qui peut fournir une puissance suffisante. Laissez une certaine marge (généralement au moins 100 W) pour des charges plus élevées et des mises à niveau futures, et assurez-vous qu'il dispose de suffisamment de ports d'alimentation si vous utilisez plusieurs GPU.
- Boîtier : vous utilisez probablement un GPU plus grand, et peut-être même plus d'un, donc un boîtier de tour ATX complet est généralement la solution. Le flux d'air est une autre grande priorité car votre GPU générera probablement pas mal de chaleur, alors recherchez quelque chose avec des fonctionnalités comme une conception frontale en maille.
- Stockage principal : La plupart des SSD haute capacité fonctionneront très bien, bien que la vitesse supplémentaire des SSD NVMe les rend préférables aux disques SATA. Vous voudrez quelque chose de haute capacité (2 To suffisent généralement) car ensembles de données d'entraînement peuvent occuper plusieurs centaines de Go d'espace chacun.
- Carte mère : assurez-vous qu'elle est compatible avec votre processeur, qu'elle dispose de suffisamment de voies pour votre ou vos GPU et qu'elle est compatible avec votre RAM. Pour éviter les problèmes de compatibilité, de nombreux constructeurs de PC choisir un lot de pièces d'ordinateur qui comprend un processeur et une carte mère présélectionnés.
Attendez-vous à faire plus de recherches avant de commencer à construire. Ce sont les bases à considérer, mais il y a certainement plus à savoir ! Continuez à apprendre, continuez à expérimenter et vous pourriez former l'un des modèles qui définissent la technologie du 21e siècle.