NOVA NSA2565-6000A AMD Ryzen Threadripper PRO 7965WX + Nvidia RTX 6000 Ada İş İstasyonu

AMD Ryzen Threadripper PRO 7965WX 24 Çekirdek İşlemci, 192GB DDR5 5600 Mhz ECC Ram, Samsung 2TB+4TB Nvme SSD, Nvidia RTX 6000 Ada 48GB, 1300W PSU

680.400 TL
KDV Dahil

Stok Durumu:

NOVA NSA2565-2X6000A AMD Ryzen Threadripper PRO 7965WX + 2x Nvidia RTX 6000 Ada İş İstasyonu - Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Veri Bilimi

AMD Ryzen Threadripper PRO 7965WX 24 Çekirdek İşlemci, 192GB DDR5 5600 Mhz ECC Ram, Samsung 2TB+4TB Nvme SSD, 2x Nvidia RTX 6000 Ada 48GB, 1600W PSU

1.047.600 TL
KDV Dahil

Stok Durumu:

NOVA NSI2595-6000A INTEL Xeon W9-3495X + NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 48GB İş İstasyonu Yapay Zeka, Derin Öğrenme, Veri Bilimi

INTEL Xeon W9-3495X 56 Çekirdek İşlemci, 256GB DDR5 5600 Mhz 8 Kanal Ram, 1TB+4TB Nvme SSD, NVIDIA RTX 6000 Ada Generation 48GB, 2000W PSU

950.400 TL
KDV Dahil

Stok Durumu:

Veri Bilimi (Data Science) Sistem Gereksinimleri

Veri Bilimi / Veri Analizi, makine öğreniminden gelen yöntemlerle birleştirilmiştir, bu nedenle burada ML/AI için Donanım Önerilerimizle bazı benzerlikler vardır.
Ancak, veri analizi, hazırlama, karıştırma, temizleme, görselleştirme vb. sistem yapılandırması için benzersiz zorluklar sunar.
Çıkarma, Dönüştürme ve Yükleme (ETL) ve Keşifsel Veri Analizi (EDA), makine öğrenimi projelerinin kritik bileşenleridir ve aynı zamanda iş süreçlerinin ve tahminlerin vazgeçilmez parçalarıdır. "En iyi" donanım bazı standart kalıpları takip edecektir, ancak belirli uygulamanızın benzersiz optimum gereksinimleri olabilir.
Aşağıdaki Soru-Cevap metinleri çoğunlukla tipik iş akışlarına dayalı genellemelere bağlı olarak hangi konfgirasyonu seçeceğiniz konusunda daha detaylı bir yardım sunacaktır.
Ayrıca daha fazla bilgi için iletişim kısmında bulunan mail adresimizden bize yazabilir ve yardım alabilirsiniz.

İşlemci (CPU)
Veri biliminde büyük veri kümelerinin hareketi ve dönüşümüyle ilgili önemli miktarda işlem vardır.
Büyük miktarda belleğe erişme yeteneğiyle işlemci, ML/DL'deki GPU hesaplamasının aksine iş akışlarına hakim olabilir.
Çok çekirdekli paralellik göreve bağlı olacaktır, ancak veri işlemedeki paralellik genellikle çok iyidir.

Veri bilimi için en iyi İşlemci hangisidir?
Yukarıda önerilen konfigrasyonlarımızda Intel Xeon W ve AMD'nin Threadripper PRO yüksek çekirdek sayıları, mükemmel bellek performansı ve kapasitesi ve çok sayıda PCIe yolu sunar. Bu işlemci modelleri özellikle yararlı ve dengeli bellek performansları için önerilirler.

Daha fazla CPU çekirdeği veri bilimi iş akışlarını hızlandırır mı?
Seçilen çekirdek sayısı, iş akışınızdaki görevlerin beklenen yüküne ve paralelliğine bağlı olacaktır. Daha fazla çekirdek sayısı, aynı anda birden fazla işleme de olanak tanıyabilir. Yukarıda önerilen Intel veya AMD platformlarından herhangi biri çekirdek sayısı olarak düşünüldüğünde iş akışınızın yoğunluğu ile paralel olacaktır. 96 veya 64 çekirdekli TR PRO, hesaplamada önemli miktarda zaman harcanan yüksek veri paralel görevleriniz varsa ideal olabilir.

Veri bilimi Intel veya AMD CPU'larla daha mı iyi çalışır?
Bu çoğunlukla bir tercih meselesidir. Ancak, iş akışınız Intel oneAPI AI Analytics Toolkit'teki araçlardan bazılarından, örneğin Intel için optimize edilmiş Pandas alternatifi Modin veya Advanced Matrix Extenions (AMX) gibi araçlardan faydalanabiliyorsa Intel Xeon platformu önerilir.

Veri bilimi için hangi tür GPU (ekran kartı) en iyisidir?
NVIDIA, GPU hesaplama hızlandırma konusunda baskındır ve tartışmasız standarttır. GPU'ları en çok desteklenen ve çalışması en kolay olanlar olacaktır. NVIDIA ayrıca RAPIDS adlı mükemmel bir veri işleme uygulama paketi sunar. NVIDIA RAPIDS araçları önemli iş akışı verimi sağlayabilir.

Veri biliminin ne kadar VRAM'e (video belleği) ihtiyacı vardır?
Bu, verilerinizin "özellik alanına" bağlıdır. GPU'lardaki bellek kapasitesi, CPU'lar tarafından kullanılan ana sistem belleğine kıyasla sınırlıdır ve uygulamalar bununla kısıtlanabilir. Bu nedenle, bir veri bilimcisinin model eğitiminden önce "veri ve özellik azaltma" görevi alması yaygındır. Bu, genellikle ML/AI projeleri için zor işin %80'inden fazlasıdır. Bazı işler için, veri çalışması için GPU hızlandırmalı bir araç mevcut olsa bile GPU belleği sınırlayıcı bir faktör olabilir. Daha büyük veri sorunları için, NVIDIA RTX 6000 Ada'da bulunan 48 GB gerekli olabilir ve bu bile tüm verilerin cihazda bulunmasını gerektiren işler için yeterli olmayabilir. Veri hareketi bir darboğaz olabilir çünkü GPU'lar o kadar yüksek performanslı hesaplama yeteneklerine sahiptir ki, belleğin hareket etmesini beklerken zamanın büyük bir yüzdesinde boşta kalabilirler.

Veri biliminin ne kadar RAM'e ihtiyacı vardır?
İşleme ve istatistiksel çalışma için tam bir veri kümesini belleğe çekebilmek genellikle gereklidir veya en azından arzu edilir. Bu, CPU'nun erişebilmesi için 1-2 TB kadar sistem belleği gibi BÜYÜK bellek gereksinimleri anlamına gelebilir.