DELL PRECISION T7865 5965WX RTX 4000 Ada Workstation

AMD Threadripper Pro 5965WX 3.8-4.5GHz 24 Çekirdek, 64GB DDR4 RAM, 256GB M.2 SSD, Windows 10 Pro

241.920 TL
KDV Dahil

Stok Durumu:

LENOVO ThinkStation P3 30GS00ASTR i9-14900K RTX 5000 Ada Workstation

Intel i9-14900K, 64GB RAM, 2TB SSD, Nvidia RTX 5000 Ada 32GB, Windows 11 PRO

345.600 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:

Scientific Computing - Bilimsel Hesaplamalar Sistem Gereksinimleri

Bilimsel hesaplamalar uygulama çeşitliliğinin oldukça fazla olması sebebi ile çok geniş bir alanı kapsamaktadır.
Çalışmış olduğunuz uygulamalar için geliştirici firmalar çeşitli minimum sistem gereksinimleri şeklinde öneriler sunmaktadır fakat bunlar genellikle yetersiz kalabilmekte ve sonuç olarak donanım, yazılım ve iş yüküne bağlı olarak performans darboğazları oluşabilmektedir.
Aşağıdaki Soru ve Cevap yazılarından oluşan öneriler bilimsel hesaplama için kullanacağınız donanıma ve sistem gereksinimlerinize göre 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)
İşlemci bilimsel bir hesaplama için kullanılacak olan iş istasyonu (workstation) için en bileşendir. Hesaplamanın doğru ve en hızlı şekilde yapılabilmesi için en uygun işlemci modeli, uygulamanızın paralel ölçeklenebilirliğine, bellek erişim yollarına ve GPU hızlandırmasının mevcut olup olmadığına bağlı olacaktır. Elebette işlemci seçimi yaparken de bu niteliklerin işlemcinin takılacağı Anakartta bulunuyor olması da gereklidir.

Bilimsel Hesaplamalar için en iyi İşlemci hangisidir?
Yukarıda önerilen niteliklere uyan iki farklı markaya ait işlemci modeli bulunmaktadır. Bunlar Intel markasının Xeon modelleri ve AMD markasının ürettiği AMD Threadripper PRO ürün ailse çeşitleridir. Tek soketli, yüksek çekirdekli ve yüksek bellek kapasitesi destekleri ile en yüksek bilimsel hesaplamalarda dahi oldukça hızlı işlemci gücü sunacaktır.

Daha fazla işlemci çekirdeği bilimsel hesaplamalar için daha yüksek hız sağlar mı?
İşlemci çekirdek sayısı bilimsel hesaplama için kullandığını uygulamaların paralel ölçeklenebilirliği ve bellek bağlantısı ile doğrudan alakalıdır. Eğer uygulamalarınız bellek ile bağlantılı olarak çalışıyorsa çok fazla işlemci çekirdeğine ihtiyaç duymadan istenilen performansı sağlar. Fakat daha fazla kullanılabilir üst düzey önbellek sağlamak için birçok çekirdeğe sahip olmak genellikle bir avantajdır. İyi ölçeklenen bir uygulama için, Intel veya AMD üretimi 32 çekirdekli bir işlemci dengeli donanım kullanımı ve performansı sağlayacaktır.

Bilimsel Hesaplamalar için Intel mi AMD mi tercih edilmeli?
Intel Xeon veya AMD Threadripper PRO işlemciler vektör işleme yoğun iş yükleri için performansı artırabilen bir dizi talimat olan AVX512'yi destekle. Güncel nesil bir sistem satın aldığınız ve tüketici sınıfı (iş istasyonu sınıfında olmayan) bir platform almadığınız sürece, hem AMD hem de Intel bu konuda eşittirler. Ancak, daha yeni Xeon işlemcilerin yeni bir avantajı vardır: Gelişmiş Matris Uzantıları (AMX) ve BF16 gibi yeni veri türleri için destek. Bunlar, AI hesaplama gibi karışık hassasiyetli iş yükleri üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir. Uygulamanız özellikle Intel MKL ile bağlantılıysa veya bir Intel derleyicisi kullanılarak oluşturulduysa, Intel marka işlemciler iyi bir seçimdir.

Bilimsel görselleştirme (scientific visualization) için hangi tür GPU (ekran kartı) en iyisidir?
Bilimsel görselleştirme için bir grafik kartı kullanacaksanız, Nvidia RTX 4000 Ada veya RTX 5000 Ada gibi daha üst düzey bir kart uygun olacaktır. Video verileri, çok büyük görüntüler veya görsel simülasyonla çalışıyorsanız, RTX 6000 Ada ekran kartında bulunan 48 GB yüksek kapasiteli bellek bir oldukça avantajlı olabilir. Daha basit uygulamalar için ise RTX 2000 Ada gibi daha düşük düzey NVIDIA profesyonel serisi GPU'lar yeterli olacaktır

Ayrıca Nvidia markasının daha çok oyuncular için geliştirmiş olduğu grafik kartlarından olan RTX 5080 veya RTX 5090 modelleri de 3D gerektiren uygulamalar için iyi bir seçim olabilir.Tabi elbette donanım seçimi öncesi kullandığınız uygulamanın geliştiricisine "profesyonel" GPU'lar için özel gereksinimleri olup olmadığını sormak size daha doğru bir ürünü seçme konusunda yardımcı olacaktır.

Bilimsel hesaplamalar için ne kadar VRAM'e (video belleği) ihtiyacı vardır?
Vram ihtiyacı uygulamaya bağlı olarak değişebilir. Birçok uygulama, 12 GB kadar az GPU belleğiyle iyi bir hızlanma sağlayacaktır.

Ancak, büyük işler veya büyük veri kümeleriyle çalışıyorsanız, 24 GB (4500 Ada, RTX 4090) veya 32GB (RTX 5090) ya da 48 GB (6000 Ada) gerekebilir. En zorlu işler için NVIDIA'nın H200 NVL hesaplama GPU'su, inanılmaz 141 GB VRAM sunmaktadır.

Bilimsel Hesaplamalar için ne kadar RAM'e ihtiyacı vardır?

Bellek performansı ve kapasitesi birçok bilimsel hesaplamada kullanılan uygulamalarda çok önemlidir. Aslında, bellek bant genişliği bellekle sınırlı programlarda başlıca performans darboğazı sebebidir. Simülasyonlar için "çözücüle(solvers)" içeren uygulamalar, genellikle bellekle sınırlı olan diferansiyel denklemlerin çözümlerini yapıyor olabilir.

Bu, 8 bellek kanalı sağlayan AMD Threadripper PRO işlemci önerimizle örtüşmektedir.
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.

Çok sayıda potansiyel uygulama ve iş boyutu olduğundan, bu büyük ölçüde belirli kullanım durumuna bağlıdır. Modern Intel ve AMD iş istasyonu platformlarının tek soketli sistemlerde bile büyük bellek yapılandırmalarını destekleyen ürün modelleri geliştirmişlerdir (Örneğin AMD Threadripper PRO). CPU tabanlı hesaplamalara odaklanan iş akışları için 256 ila 512 GB bellek miktarı oldukça yaygındır - ve hatta çok kapsamlı çalışmalarda 1 TB bellek kapasitesi kullanılmaktadır.