NOVA INTEL Xeon W9-3495X + Nvidia RTX 4090 İş İstasyonu Render ve Çizim Bilgisayarı

INTEL Xeon W9-3495X 56 Çekirdek İşlemci, 256GB DDR5 5600 Mhz 8 Kanal Ram, 4TB Nvme SSD + 8TB HDD + Nvidia Quadro RTX 4090 24GB, 2000W PSU

667.440 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:

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka (Machine Learning & AI ) Sistem Gereksinimleri

Python SciKitLearn ve R dilindeki yeteneklerle temsil edilen geleneksel regresyon modelleri, sinir ağı olmayan sınıflandırıcılar ve istatistiksel modellerden, PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveleri kullanan Derin Öğrenme modellerine kadar birçok Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka uygulaması türü vardır. Bu farklı ML/AI modelleri içinde de önemli çeşitlilikler olabilir.
"En iyi" donanım bazı standart kalıpları takip edecektir, ancak belirli uygulamanızın benzersiz optimum gereksinimleri olabilir.

Önerilerimiz tipik iş akışlarından gelen genellemelere dayanacaktır. Lütfen bunun "çıkarım" yerine programlama modeli "eğitimi" için ML/DL iş istasyonu donanımına odaklandığını unutmayın

Aşağıdaki Soru-Cevap metinleri çoğunluklatipik iş akışlarından gelen genellemelere dayanacaktır. Lütfen bunun "çıkarım" yerine programlama modeli "eğitimi" için ML/DL iş istasyonu donanımına odaklandığını unutmayın.
Ayrıca daha fazla bilgi için iletişim kısmında bulunan mail adresimizden bize yazabilir ve yardım alabilirsiniz.

İşlemci (CPU)
ML/AI alanında, GPU hızlandırma çoğu durumda performansa hakimdir. Ancak, işlemci ve anakart bunu desteklemek için platformu tanımlar. Ayrıca, GPU'da eğitime hazırlanmak için veri analizi ve temizleme ile önemli miktarda çaba harcamak zorunda kalma gerçeği de vardır ve bu genellikle CPU'da yapılır. CPU, yerleşik bellek (VRAM) kullanılabilirliği gibi GPU sınırlamaları gerektirdiğinde ana hesaplama motoru da olabilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için en iyi işlemci hangisidir?
Yukarıda önerilen yapay zeka ve derin öğrenmeye uygun iş istasyonu modellerinde yüksek çekirdek sayısına sahip Intel ve AMD işlemcili iş istasyonları mükemmel güvenilirlik, birden fazla video kartı (GPU) için gereken PCI-Express slotlarına sahip ve yüksek kapasine ve hızına sahip bellek performansı sunar. Genellikle, belleği GPU'lara eşlemede sorunlara neden olabilen çoklu CPU bağlantılarında bellek eşleme sorunlarını azaltmak için tek soketli CPU iş istasyonlarını öneriyoruz.

Daha fazla CPU çekirdeği makine öğrenimini ve yapay zekayı daha hızlı hale getirir mi?
Seçilen çekirdek sayısı, GPU dışı görevler için beklenen yüke bağlı olacaktır. Genel bir kural olarak, her GPU hızlandırıcısı için en az 4 çekirdek önerilir. Ancak, iş yükünüzde önemli bir CPU hesaplama bileşeni varsa, 32 veya hatta 64 çekirdek ideal olabilir. Her durumda, 16 çekirdekli bir işlemci genellikle bu tür bir iş istasyonu için asgari olarak kabul edilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için Intel mi AMD mi?
Bu alanda marka seçimi çoğunlukla bir tercih meselesidir, en azından iş yükünüz GPU hızlandırma tarafından domine ediliyorsa. Ancak, iş akışınız Intel oneAPI AI Analytics Toolkit'teki araçlardan bazılarından faydalanabiliyorsa Intel platformu tercih edilebilir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için neden Xeon veya Threadripper Pro öneriliyor?
ML ve AI iş yükleri için bu önerinin en önemli nedeni, bu işlemcilerin desteklediği PCI-Express şeritlerinin sayısıdır ve bu, kaç GPU'nun kullanılabileceğini belirler. Hem Intel Xeon W-3500 hem de AMD Threadripper PRO 7000 Serisi, üç veya dört GPU için yeterli PCIe şeridini destekler (anakart düzeni, kasa alanı ve güç tüketimine bağlı olarak).
Bu işlemci sınıfı ayrıca, işlemciye bağlı iş yükleri için performans üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilen 8 bellek kanalını da destekler.

Bir diğer husus, bu işlemcilerin kurumsal düzeyde olması ve genel platformun yoğun sürekli işlem yükü altında sağlam olma ihtimalinin yüksek olmasıdır.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için hangi tür GPU (ekran kartı) uygun ?
NVIDIA, GPU hesaplama hızlandırma konusunda baskındır ve tartışmasız standarttır. GPU'ları en çok desteklenen ve çalışması en kolay olanlar olacaktır. Birkaç üst düzey AMD GPU'su, çeşitli üreticilerin FPGA'ları ve potansiyeli olan diğer yeni ML hızlandırma işlemcileri gibi başka hızlandırıcılar da vardır - ancak bunların şu anda kullanılabilirliği düşüktür.

Yapay Zeka ve Makine öğrenimi için her NVIDIA grafik kartı uygundur fakat daha yeni ve daha üst düzey modeller genellikle daha iyi performans sunar. GPU hızlandırması(GPU acceleration) olan çoğu ML / AI uygulaması tek hassasiyetle (FP32) iyi çalışır. Birçok durumda, karışık hassasiyetle Tensor çekirdekleri (FP16) kullanmak, derin öğrenme modeli eğitimi için yeterli doğruluk sağlar ve "standart" FP32'ye göre önemli performans kazanımları sunar. En son NVIDIA GPU'ları, alt düzey kartlar hariç, bu yeteneğe sahiptir.

NVIDIA'nın GeForce RTX 4080, 4090, 5080 ve 5090 gibi grafik kartları çok iyi performans sağlar, ancak soğutma tasarımı (kapladığı slot itibarı ile) ve fiziksel boyutları nedeniyle iki GPU'dan fazlasına sahip bir sistemde yapılandırılması zor olabilir. RTX 5000 Ada ve 6000 Ada gibi "Profesyonel" NVIDIA GPU'ları yüksek kalitelidir, daha fazla yerleşik belleğe sahip olma eğilimindedir ve çoklu GPU yapılandırmalarında iyi çalışır. Özellikle 48 GB VRAM'e sahip RTX 6000 Ada, daha yüksek çözünürlüklü görüntüler, 3D görüntüler vb. gibi "büyük özellik boyutuna" sahip verilerle çalışmak için öneriliyor.

Makine öğrenimi ve yapay zeka ne kadar VRAM'e (video belleği) ihtiyaç duyar?
Bu, model eğitiminin "özellik alanına" bağlıdır. GPU'lardaki bellek kapasitesi sınırlıdır ve ML modelleri ve çerçeveleri mevcut VRAM ile kısıtlanmıştır. Bu nedenle eğitimden önce "veri ve özellik azaltma" yapmak yaygındır. Örneğin, piksel sayısı sınırlayıcı bir kritik özellik boyutu haline geldiğinden, eğitim verileri için görüntüler genellikle düşük çözünürlüklüdür. Ancak, alan bu sınırlamalara rağmen büyük bir başarıyla gelişmiştir! GPU başına 8 GB bellek asgari olarak kabul edilir ve birçok uygulama için kesinlikle bir sınırlama olabilir. 12 ila 24 GB oldukça yaygındır ve üst düzey video kartlarında kolayca bulunur. Daha büyük veri sorunları için NVIDIA RTX 6000 Ada'da bulunan 48 GB gerekli olabilir - ancak genellikle ihtiyaç duyulmaz.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için NVIDIA'da mı yoksa AMD'de mi daha iyi?
AMD GPU'larını bu alanda kullanılabilir hale getirmek için bazı çalışmalar yapılıyor ve yakında Intel bu alana girecek, ancak gerçekçi olarak NVIDIA hakim durumda ve hesaplama için GPU'larının arkasında on yıldan fazla başarılı, yoğun araştırma ve geliştirme çalışması var.

Makine öğrenimi ve yapay zekanın "profesyonel" bir ekran kartına ihtiyacı var mı?
NVIDIA GeForce RTX 4080 Super, 4090, 5080 ve 5090 bu tür iş yükleri için mükemmel GPU'lardır. Ancak, soğutma ve boyut sınırlamaları nedeniyle, "pro" serisi RTX 5000 Ada ve 6000 Ada üç veya dört GPU'lu yapılandırmalar için en iyisidir. Tarihsel olarak, modern ML/AI NVIDIA oyun GPU'larında geliştirildi ve bunlar geliştirme iş istasyonları için hala çok yaygındır. En zorlu iş yükleri için, muhteşem NVIDIA A100 ve H100 hesaplama GPU'ları raf tipi yapılandırmalarda kullanılabilir. Çok pahalıdırlar ancak performansları şaşırtıcıdır.

Makine öğrenimi ve yapay zeka için kaç GB ram gerekir?
Öncelikle, sistemde toplam GPU belleğinin en az iki katı kadar anabellek olması gerekiyor. Eğer sistemde 2x GeForce RTX 5090 varsa toplamda sistem 64 GB VRAM'e sahip olacaktır; bu nedenle makinede en az 128 GB ram olmalı.

Diğer önemli bir konu da bu kullanıcının ne kadar veri analizine ihtiyaç duyulacağıdır. İşleme ve istatistiksel çalışmalar için tam bir veri setini belleğe çekebilmek gereklidir. Bu, 1 TB'a (veya nadiren daha fazlasına) kadar BÜYÜK bellek gereksinimleri anlamına gelebilir. Bu, iş istasyonu ve sunucu sınıfı işlemcileri kullanmanızı önermemizin nedenlerinden biridir: tüketici yongalarından önemli ölçüde daha fazla sistem belleğini desteklerler.