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最佳 AI 工作站:2024 年全面指南

最佳 AI 工作站:2024 年全面指南

Misskey AI

深度学习的硬件考量

图形处理单元 (GPU)

对于深度学习来说,图形处理单元 (GPU) 是一个关键组件,可以显著加速深度神经网络的训练和推理。GPU 市场的两大主要参与者是 NVIDIA 和 AMD,每家都提供一系列针对不同深度学习工作负载的 GPU。

NVIDIA GPU,如流行的 RTX 和 Quadro 系列,在深度学习社区广受欢迎,因为它们拥有出色的性能和全面的软件支持。这些 GPU 利用 NVIDIA 专有的 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 和 cuDNN (CUDA Deep Neural Network) 库,为 TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架提供了成熟和优化的生态系统。

另一方面,AMD 也提供了引人注目的 GPU 选择,如 Radeon RX 和 Radeon Pro 系列,它们也可以成为深度学习任务的可行选择。虽然 AMD GPU 可能没有与 NVIDIA 同等级的软件支持,但它们仍然可以提供出色的性能,特别是在某些不太依赖 CUDA 特定优化的深度学习工作负载中。

在评估深度学习的 GPU 性能时,CUDA 核心数量、内存容量和内存带宽等因素应该被考虑。例如,NVIDIA RTX 3090 拥有 10,496 个 CUDA 核心、24GB 的 GDDR6X 内存和 936 GB/s 的内存带宽,使其成为训练大规模深度学习模型的强大选择。相比之下,AMD Radeon RX 6800 XT 提供 16GB 的 GDDR6 内存和 o 的内存带宽。 512 GB/s 的带宽可能更适合于某些内存需求较低的深度学习任务。

需要注意的是,在选择 NVIDIA 还是 AMD GPU 时,最终取决于您的深度学习项目的具体需求、您正在使用的软件生态系统,以及性能、功耗和成本的整体平衡。

中央处理器 (CPU)

虽然 GPU 是深度学习计算的主要工作负载,但中央处理器 (CPU) 也在支持整个系统性能方面发挥着关键作用。深度学习的 CPU 需求可能会因具体使用情况而有所不同,但通常来说,强大的 CPU 可以帮助完成数据预处理、模型加载和非 GPU 加速组件的推理等任务。

在比较深度学习的 CPU 选择时,两大主要制造商是英特尔和 AMD。这两家公司都提供一系列适用于深度学习工作负载的处理器,选择通常取决于诸如核心数、时钟速度和能效等因素。

英特尔最新一代的 Core i9 和 Xeon 处理器,如 Intel Core i9-12900K 和 Intel Xeon W-3375,可以为深度学习任务提供出色的性能。这些 CPU 提供了高核心数、强大的多线程功能,以及像 Intel AVX-512 这样的先进功能,可以加速某些深度学习操作。

在 AMD 方面,Ryzen 和 Threadripper 系列在深度学习社区中也越来越受欢迎。像 AMD Ryzen 5900X 和 AMD Threadripper Pro 3995WX 这样的型号提供了出色的核心数、内存带宽和能效,使它们成为深度学习工作负载的诱人选择。

在平衡 CPU 和 GPU 性能时,重要的是要考虑您的深度学习项目的具体需求。例如,如果您的模型主要受 GPU 限制,您可能不需要最强大的 CPU,可以更多地关注 GPU 性能。在选择高端 GPU 方面。相反,如果您的深度学习工作流涉及大量 CPU 密集型任务,投资更强大的 CPU 可以帮助优化整个系统性能。

内存 (RAM)

随机访问内存 (RAM) 的数量在深度学习系统的性能中起着关键作用。深度学习模型,特别是那些具有大输入大小或复杂架构的模型,在训练和推理期间需要大量内存来存储模型参数、激活和中间计算。

对于大多数深度学习工作负载,建议至少使用 16GB 的 RAM,32GB 或更多是更常见的建议,用于更高要求的任务。所需的确切 RAM 容量将取决于深度学习模型的大小、训练期间使用的批量大小以及在系统上运行的并发任务或进程的数量等因素。

除了总 RAM 容量,内存带宽也是一个重要的考虑因素。高带宽内存,如 DDR4 或 DDR5,可以通过实现 CPU、GPU 和系统内存之间更快的数据传输来显著提高深度学习工作负载的性能。

在使用多 GPU 设置时,总 RAM 容量变得更加关键,因为系统需要满足所有参与深度学习计算的 GPU 的内存需求。在这种情况下,通常会看到配备 64GB 甚至 128GB RAM 的深度学习工作站,以确保为大规模模型和分布式训练场景提供足够的内存资源。

存储

用于深度学习工作站的存储解决方案也可能对整体系统性能产生重大影响。深度学习工作流通常涉及处理大型数据集,这些数据集需要在训练和推理阶段高效地加载和访问。

固态驱动器 (SSD) 已成为深度学习的首选存储选项,因为. 由于固态硬盘 (SSD) 与传统硬盘驱动器 (HDD) 相比具有出色的读写性能,SSD 可以显著减少加载和预处理数据所需的时间,从而缩短训练时间并提高模型开发效率。

在为深度学习选择存储解决方案时,应考虑存储容量、读写速度和 SSD 类型 (如 SATA、NVMe) 等因素。例如,高性能的 NVMe SSD,如三星 970 EVO Plus 或 WD Black SN850,可提供超过 7,000 MB/s 的顺序读写速度,非常适合需要快速数据访问的深度学习工作负载。

在某些情况下,结合使用 SSD 和 HDD 存储可能会更有益,其中 SSD 用于操作系统、深度学习框架和活动项目文件,而 HDD 用于存储大型数据集或较少访问的数据。这种混合方法可以在性能和成本效益之间达到平衡。

需要注意的是,具体的存储需求可能会因深度学习项目的规模和复杂度而有所不同。仔细评估您的存储需求并选择合适的解决方案,可以对您的深度学习工作站的整体性能和效率产生重大影响。

构建定制 AI 工作站

选择合适的主板

主板是深度学习工作站的基础,因为它决定了各种组件的兼容性和连接性。在选择主板时,需要考虑以下关键因素:

  • 与所需 CPU 和 GPU 的兼容性: 确保主板支持特定的 CPU 插槽和芯片组,以及 GPU 接口 (如 PCIe 4.0)。
  • 支持多个 GPU: 如果您计划使用多 GPU 设置,主板应具有足够的 PCIe 插槽,并提供必要的电源和冷却支持。
  • 扩展插槽和连接选项: 请查看.适合深度学习工作站的主板应该具有充足的 PCIe 插槽、M.2 插槽和 USB 端口,以满足您的存储、网络和其他外围设备需求。

适合深度学习工作站的热门主板型号包括 ASUS ROG Strix X570-E Gaming、MSI MEG X570 Ace 和 Gigabyte X570 Aorus Master。

电源供应单元 (PSU)

电源供应单元 (PSU) 是一个关键组件,必须仔细选择,以确保深度学习工作站的稳定性和可靠性。在选择 PSU 时,请考虑以下因素:

  • 计算功率需求:确定系统的总功耗,包括 CPU、GPU(s)、存储和其他组件,并选择一个功率足够大的 PSU 来处理负载。
  • 效率和质量:选择高质量、高效率的 PSU,如来自 Corsair、EVGA 或 Seasonic 等知名品牌,以确保稳定高效的电源供应。
  • GPU 功率需求:确保 PSU 可以提供必要的电源连接器(如 8 针或 6 针 PCIe 电源)来支持您的 GPU(s)。

作为一般规则,建议选择功率额定值至少比系统总功耗高 100-150 瓦的 PSU,以应对未来的升级需求并提供一些余量。

冷却解决方案

有效的冷却对于维持深度学习工作站的最佳性能和稳定性至关重要,特别是在处理强大的 GPU(s) 和 CPU 时。

在冷却方面,您可以选择空气冷却或液体冷却解决方案:

空气冷却:

  • 空气冷却器,如 Noctua NH-D15 或 be quiet! Dark Rock Pro 4,可以为 CPU 和 GPU 提供出色的冷却。
  • 确保机箱具有足够的气流,并且 CPU 和 GPU 冷却器安装和配置正确。

液体冷却:

  • 一体式(AIO)液体冷却器,如 NZXT Kraken X53 或 Corsair H150i Pro,可以为 CPU 提供更高效的冷却。
  • 定制液体冷却系统可以提供更高级的冷却性能,但需要更多的安装和维护工作。液冷循环虽然设置更加复杂,但可以为 CPU 和 GPU 提供更出色的冷却性能。

无论采用何种冷却解决方案,监控系统温度并确保组件在推荐的热限制范围内运行都是至关重要的,以避免性能下降或潜在的硬件故障。

组装 AI 工作站

选择好所有必需的组件后,下一步就是组装 AI 工作站。以下是一个分步指南,帮助您完成这个过程:

  1. 安装 CPU:小心地将 CPU 安装到主板插槽上,按照制造商的说明进行操作。
  2. 涂抹热膏:在 CPU 上涂抹一粒豌豆大小的优质热膏,然后安装 CPU 散热器。
  3. 安装主板:将主板固定到机箱上,确保 I/O 端口和支撑柱正确对齐。
  4. 连接电源:使用合适的电源线将电源供应器连接到主板和 GPU(s)。
  5. 安装 GPU(s):小心地将 GPU(s) 插入 PCIe 插槽,确保它们牢固地安装到位。
  6. 安装内存 (RAM):根据制造商的建议,填充主板上的内存插槽。
  7. 连接存储驱动器:安装 SSD(s) 和/或 HDD(s),并使用 SATA 或 M.2 电缆将它们连接到主板。
  8. 连接冷却解决方案:如果使用液冷系统,请按照制造商的说明安装散热器和风扇。
  9. 线缆管理:整理和组织电缆,确保良好的气流和整洁的外观。
  10. 连接外围设备:连接键盘、鼠标和其他必要的外围设备。
  11. 开机和配置:打开系统,进入 BIOS,根据需要配置设置,如启动顺序和内存时序。

在整个组装过程中,请务必遵守防静电措施。预构建的 AI 工作站

虽然构建定制的深度学习工作站可以是一种令人满足的体验,但也有几种预构建的选择可以提供一个简化和无忧的设置过程。这些预构建的 AI 工作站通常会预先选择和预先配置必要的组件,确保兼容性和深度学习任务的最佳性能。

预构建 AI 工作站的优势

  • 简化的设置和配置:预构建系统消除了组件选择和组装的需要,让您可以立即开始您的深度学习项目。
  • 保证的兼容性和性能:供应商已仔细选择和测试组件,以确保它们能够无缝协作,提供可靠和高性能的系统。
  • 供应商支持和保修:预构建的工作站通常附带全面的保修和供应商支持,使故障排除和解决可能出现的任何问题变得更加容易。

评估预构建 AI 工作站选项

在评估预构建 AI 工作站选项时,请考虑以下因素:

  • 规格和性能:仔细检查 CPU、GPU、内存和存储规格,以确保它们满足您的深度学习工作负载的要求。
  • 性价比:评估预构建系统的总体成本,并将其与单个组件价格进行比较,以确定是否是一个好的价值主张。
  • 供应商声誉和支持:研究供应商的声誉、客户评论以及他们为预构建工作站提供的支持水平。

流行的预构建 AI 工作站型号

以下是一些流行的预构建 AI 工作站的示例:

  1. Dell Precision 5820 Tower:卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs)

卷积神经网络 (CNNs) 是一种专门的神经网络类型,在计算机视觉领域取得了特别成功。CNNs 旨在利用输入数据 (如图像) 的空间结构,通过使用一系列卷积和池化层来提取越来越复杂的特征。

CNNs 背后的关键思想是使用卷积运算,这使得网络能够学习输入数据中的局部模式。卷积层应用一组可学习的滤波器到输入上,每个滤波器负责检测特定的特征。卷积运算的输出是一个特征图,表示特定特征在输入中的出现位置。

在卷积层之后,CNNs 通常包括池化层,用于通过汇总局部区域的信息来减小特征图的空间尺寸。这有助于使网络对输入的小变化更加鲁棒,并降低模型的计算复杂度。

著名的 CNN 架构之一是 VGG 网络,由牛津大学的研究人员开发。VGG 网络由一系列卷积和池化层组成,后接几个全连接层。该网络已在 ImageNet 数据集上进行了训练,在各种计算机视觉任务上取得了最先进的性能。

以下是在 PyTorch 中实现简单 CNN 的示例:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        # 定义卷积层和池化层
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        # 定义全连接层
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
    def forward(self, x):
        x .
        x = self.pool1(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

在这个例子中, ConvNet 类定义了一个简单的卷积神经网络,包含两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。forward 方法定义了网络的前向传播过程,输入首先经过卷积和池化层,然后通过全连接层。

循环神经网络

循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs) 是一种专门用于处理序列数据(如文本或时间序列数据)的神经网络。与前馈神经网络不同,RNNs 维持着一个隐藏状态,并在每个时间步更新该状态,从而能够捕捉序列中元素之间的依赖关系。

RNNs 的关键思想是使用循环连接,允许网络保持过去输入的记忆,并利用这些信息来预测未来的输入。这使得 RNNs 非常适合于语言建模、机器翻译和语音识别等任务。

长短期记忆 (Long Short-Term Memory, LSTM) 网络是最著名的 RNN 架构之一,它被设计用来解决传统 RNNs 中梯度消失的问题。LSTMs 使用更复杂的单元结构,包括门控机制,能够更好地捕捉输入数据中的长期依赖关系。

下面是一个在 PyTorch 中实现简单 LSTM 网络的示例:

import torch.nn as nn
 
class LSTMNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTMNet, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_fir.
```这是一个 PyTorch 实现的简单 LSTM 网络的示例。以下是中文翻译:
 
```python
class LSTMNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1):
        super(LSTMNet, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
 
        # 创建 LSTM 层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
 
        # 创建全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态和细胞状态
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
 
        # 通过 LSTM 层进行前向传播
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
 
        # 将 LSTM 输出传递到全连接层
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个示例中, LSTMNet 类定义了一个简单的单隐藏层 LSTM 网络。forward 方法定义了网络的前向传播过程, 其中输入首先通过 LSTM 层, 然后通过全连接层产生最终的预测输出。

生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks)

生成对抗网络 (GANs) 是一种深度学习模型, 旨在生成与给定训练数据集相似的新数据。GANs 由两个神经网络组成, 它们以对抗的方式进行训练: 生成器网络和判别器网络。

生成器网络负责生成新数据, 而判别器网络负责判断给定的样本是真实的 (来自训练数据) 还是虚假的 (由生成器生成)。两个网络以对抗的方式进行训练, 生成器试图欺骗判别器, 而判别器试图正确识别真实和虚假的样本。

最著名的 GAN 架构之一是 DCGAN (Deep Convolutional GAN), 它在生成器和判别器网络中都使用了卷积层。DCGAN 已经成功应用于图像生成、文本生成和音乐生成等各种任务。

以下是一个简单的 DCGAN 在 PyTorch 中的实现示例:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self, latent_dim, output_size):
        super(Generator, self).__init__()
        # 生成器网络的定义
        pass
 
    def forward(self, z):
        # 生成器的前向传播
        pass
 
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # 判别器网络的定义
        pass
 
    def forward(self, x):
        # 判别器的前向传播
        pass
def __init__(self, latent_dim, output_channels):
        super(Generator, self).__init__()
        self.latent_dim = latent_dim
        self.main = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(latent_dim, 512, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(True),
            nn.ConvTranspose2d(128, output_channels, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.Tanh()
        )
 
    def forward(self, z):
        # 将输入的潜在向量 z 转换为图像
        return self.main(z.view(-1, self.latent_dim, 1, 1))
 
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.main = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(input_channels, 128, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),
            nn.Conv2d(512, 1, 4, 1, 0, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )
 
    def forward(self, x):
        # 将输入图像传递通过判别器网络,输出一个概率值
        return self.main(x)

在这个示例中,GeneratorDiscriminator类定义了生成器和判别器网络。forward方法定义了每个网络的前向传播。生成器以潜在向量z为输入,生成输出图像,而判别器以图像为输入,输出一个概率值,表示该图像是真实的还是伪造的。

结论

深度学习已经彻底改变了人工智能领域,使得机器能够以前所未有的准确性和效率执行各种任务。从计算机视觉到自然语言处理,深度学习技术已经在各个领域取得了突破性进展。从图像处理到生成式建模和强化学习,深度学习已被证明是解决复杂问题的强大而多功能的工具。

在本文中,我们探讨了三种关键的深度学习架构:卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。这些架构各有独特的优势和应用领域,并在深度学习的最新进展中发挥了关键作用。

随着深度学习领域的不断发展,我们可以期待在未来看到更多令人兴奋的进展和突破。从模型架构和训练技术的进步到深度学习与其他人工智能领域的融合,深度学习的未来是光明和充满希望的。