Desktop e notebook per il
machine e deep learning
Quali sono le caratteristiche hardware ideali per un pc desktop e notebook per svolgere progetti di machine learning? A cosa devo puntare a CPU o GPU? In questo articolo cercheremo di aiutarvi a capire quale hardware prendere in considerazione.
Occorre puntare su un CPU potente oppure su una GPU?
Hardware indispensabile per una configurazione ottimale
Nel machine learning, la scelta tra CPU e GPU dipende dai compiti. Per calcoli intensivi sulla CPU, una soluzione “potente” è preferibile. Ad esempio, l’ottimizzazione di algoritmi di machine learning tradizionali beneficia di una CPU con core numerosi. Per il deep learning e le reti neurali, una GPU potente offre vantaggi. Ad esempio, l’addestramento di modelli complessi può essere accelerato utilizzando una GPU con CUDA core per l’elaborazione parallela. In molti casi, l’uso combinato di CPU e GPU fornisce un equilibrio ottimale tra potenza di calcolo e capacità parallela, ottimizzando sia i calcoli che l’elaborazione dei dati nel machine learning.
Quali sono i componenti principali nei quali investire per poter garantire prestazioni elevate?
In ordine di importanza:
- Scheda video (GPU): più cuda core ci sono e maggiore è la potenza di calcolo
- Processore (CPU: anche in questo caso il numero di core e la velocità della CPU può incidere in modo significativo sulla potenza di calcolo
- RAM: la dimensioni e la velocità sono importanti per garantire un flusso di dati costanti. Questo può essere particolarmente importante durante le fasi di addestramento e inferenza dei modelli di machine learning, in cui è necessario elaborare grandi quantità di dati in modo rapido ed efficiente.
- Hard disk: è importante ma non determinante un ottimo nvme 4.0 sarà più che sufficiente. In alcuni casi, l’importanza dell’hard disk può aumentare; ad esempio quando si lavora con dataset di grandi dimensioni o si eseguono operazioni di I/O intensivo che richiedono frequenti accessi ai dati memorizzati sull’hard disk.
Componenti minori ma importanti:
- Alimentatore: non rientra nella classifica dei componenti determinati ai fini dell’efficienza di calcolo, ma un alimentatore di alta qualità preserva la componentistica ed eroga la corrente necessaria.
- Mainboard: stessa cosa dell’alimentatore. Non determinante ma puntare alla qualità è sempre la scelta migliore per garantire il flusso ottimale di dati e di corrente.
- Sistema di raffreddamento CPU e CASE: occorre organizzare al meglio il flusso d’aria per poter dispendere in modo efficiente il calore generato dalla varie componenti; puntare ad un sistema molto efficiente è importante!
Tuttavia, è molto importante sottolineare che – ad esempio – la velocità della RAM da sola potrebbe non avere un impatto significativo sulle prestazioni se altri componenti del sistema, come la CPU o la GPU, non sono altrettanto veloci. È importante mantenere un equilibrio tra tutti i componenti del sistema per ottenere le migliori prestazioni nel machine learning.
2 esempi di pc (notebook) con caratteristiche ottimali per il Machine e Deep Learning
Entrambi i computer sono dotati di potenti processori che offrono una notevole capacità di calcolo in grado di gestire calcoli complessi e addestrare modelli di machine learning in modo efficiente.
Computer A:
- Processore: Intel Core i9-13900K (24 core, frequenza base 3 GHz, frequenza turbo 5.8 GHz)
- AMD Ryzen 9 7950X (16 core, frequenza base 3.7 GHz, frequenza turbo 4.8 GHz)
- Memoria RAM: 32 GB DDR5 6800Mhz
- Scheda video: NVIDIA GeForce RTX 4080 (16 GB GDDR6X super e 9728 CudaCore)
- Sistema operativo: Windows 11 Pro o Linux (Ubuntu, Debian, Linux Mint, etc)
Computer B:
- Processore:
- AMD Ryzen 9 7950X (16 core, frequenza base 3.7 GHz, frequenza turbo 4.8 GHz)
- Intel Core i9-13900K (24 core, frequenza base 3 GHz, frequenza turbo 5.8 GHz)
- Memoria RAM: 64 GB DDR5 7200 MHz
- Scheda video: NVIDIA GeForce RTX 4090 (24 GB GDDR6X super)
Sistema operativo: Windows 11 Pro o Linux (Ubuntu, Debian, Linux Mint, etc)
Quale sistema operativo conviene adottare? Esistono varie correnti di pensiero. Sicuramente i sistemi operativi basati su Linux, grazie alla propria natura essenziale, potrebbero garantire una migliore gestione dei flussi di dati e di conseguenza a maggiori performance, ma potrebbe limitarne le possibilità di utilizzo se il pc dovrà svolgere altre mansioni; nessuno vi vieta di utilizzare un dual boot (windows + linux)
Cos'è il machine learning?
Il machine learning è una disciplina dell’intelligenza artificiale che si occupa di sviluppare algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere da dati passati e migliorare le loro prestazioni senza essere esplicitamente programmati per compiti specifici.
Qual è l'importanza della CPU e della GPU nel machine learning?
La CPU e la GPU rivestono entrambe un ruolo significativo nel machine learning. Il processore è responsabile dell’esecuzione di calcoli generali e complessi, mentre la scheda video offre una potente capacità di elaborazione parallela. La scelta tra CPU e GPU dipende dai compiti specifici del machine learning.
Quando è preferibile utilizzare una CPU potente nel machine learning?
Una CPU potente è preferibile nel machine learning quando sono necessari calcoli intensivi che richiedono una maggiore potenza di calcolo. Ad esempio, l’ottimizzazione di algoritmi di machine learning tradizionali può beneficiare di un processore (Intel o AMD) con un elevato numero di core, in quanto possono eseguire complessi calcoli matematici e gestire grandi quantità di dati.
In quali casi è vantaggioso utilizzare una GPU nel machine learning?
Una scheda video con molto potente (4080 0 4090) è vantaggiosa nel machine learning quando si lavora con compiti che richiedono un’enorme capacità di elaborazione parallela. Ad esempio, nel deep learning e nelle reti neurali, una GPU potente dotata di core CUDA può accelerare l’addestramento di modelli complessi, in quanto consente di eseguire calcoli su un grande numero di dati contemporaneamente.
Come si può ottenere un equilibrio ottimale tra CPU e GPU nel machine learning?
Spesso, un equilibrio ottimale nel machine learning viene raggiunto utilizzando sia la potenza di calcolo della CPU che la capacità parallela della GPU e la quantità e velocità della ram. Ad esempio, la CPU può essere impiegata per la gestione dei dati, la pre-elaborazione e il controllo del flusso di lavoro complessivo, mentre la GPU può essere utilizzata per l’addestramento e l’elaborazione dei modelli neurali complessi. Questo approccio combinato sfrutta al meglio le caratteristiche specifiche di entrambe le componenti.
