Оборудование для глубокого обучения

Question

У меня есть пара вопросов по аппаратному обеспечению для проекта Deep Learning, который я начинаю, я собираюсь использовать pyTorch для нейронных сетей.

Я думаю о переходе на процессор 8-го поколения на z390 (яЯ подожду месяц, чтобы увидеть, снизятся ли цены после того, как будут доступны процессоры 9-го поколения), поэтому я все еще получу более дешевый процессор, который можно будет обновить позже.

Вопрос 1) Будут ли ядра процессоров приносить пользу, если последние чипы Intel будут стоить дополнительных ядер, а если ядра на процессорах будут полезны, я должен просто перейти на AMD?

IЯ также думаю о том, чтобы получить 1080ti, а потом, когда я буду более опытным, добавив еще два 2080ti, я бы пошел на большее, но трудно найти доску, подходящую для 4.

Вопрос 2) Есть ли смешиваниеПараллельная обработка эффекта графического процессора, Должен ли я просто получить 2080ti сейчас, а потом купить еще 2 позже.И часть b этого вопроса имеет значение для скорости линии, если я потрачу больше на плату, которая не замедляет слоты PCIe, если вы используете более одного.

Вопрос 3) Больше оперативной памяти?32ГБ кажется достаточно.Таким образом, 2x16gb придерживаются доски, которая может иметь 4 слота до 64gb.

Answer 1

При работе с несколькими графическими процессорами важно также количество доступных линий PCIe.Если вы можете использовать до 4 графических процессоров, я бы выбрал AMD Threadrippers для 64 линий PCIe.

Для машинного обучения в общем случае количество ядер и потоков весьма важно, поэтому TR по-прежнемухороший вариант, конечно, в зависимости от бюджета.

Мало кто упоминает, что запуск экземпляра на каждом графическом процессоре может быть более интересным, если вы сделаете это, сбой графических процессоров не является проблемой.

32 ГБОЗУ кажется хорошим, не нужно идти на 4 стика, если ваш процессор действительно не поддерживает четырехканальный канал.