AI_ML_RESEARCHER_Melia_Načisa_Maksims_Kožans_Tatjana_Oļehnoviča

1. AI/ML RESEARCHER

( M E L I S A N A Č I S A , M A K S I M S KO Ž A N S , TAT J A N A O Ļ E H N O V I Č A )

2. Ievads:

Budžeta ietvarī
Plānotais budžets: 1200-1600 EUR
• Mērķis: Mašīnmācīšanās modeļu
apmācība (PyTorch, TensorFlow)
• Fokuss: CUDA GPU, daudz RAM, NVMe
SSD
• Izaicinājums: GPU ar pietiekamu VRAM
vs budžets

3. Procesors: AMD Ryzen 5 7600

Svarīgākie parametri:
• 6 kodoli / 12 pavedieni - pietiekami datu sagatavošanai ML
darbam
• 5.1 GHz boost frekvence - ātra vienpavedienu veiktspēja
• AM5 ligzda - modernā platforma nākotnes jauninājumiem
• 65W TDP - energoefektivitāte
Pamatojums izvēlei:
• Izvēlēts AMD Ryzen 5 7600, jo tas nodrošina labu
balansu starp veiktspēju un cenu mašīnmācības
darbam. 6 kodoli ir pietiekami datu pirmapstrādei,
kamēr galvenā ML slodze nonāk uz GPU.

4. Videokarte: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB GeForce RTX 4060 Ti

Svarīgākie parametri:
16GB GDDR6 VRAM - OBLIGĀTI ML modeļu apmācībai
4352 CUDA kodoli - paralēlo aprēķinu veiktspēja
Tensor Cores - optimizēti ML algoritmiem
PCIe 4.0 x8 - pietiekami ātri datu pārsūtīšanai
Pamatojums izvēlei:
• Kritiskā komponente ML pētniekam. 16GB VRAM ļauj
apstrādāt lielākus datu kopumus un trenēt lielākus neironu
tīklus.

5. Mātesplate: Gigabyte B650 EAGLE AX ATX AM5

Svarīgākie parametri:
• AM5 ligzda - pilnīga saderība ar Ryzen
9000 sēriju
• DDR5 atmiņas atbalsts - moderns
standarts
• 3x M.2 sloti - papildus SSD iespējas
• PCIe 5.0 - pietiekami GPU un SSD
Pamatojums izvēlei:
• Nodrošina visas nepieciešamās funkcijas ML
darbam par saprātīgu cenu.

6. Operatīvā atmiņa: Kingston FURY Beast 32GB DDR5 6000MHz

Svarīgākie parametri:
• 32GB kopējā ietilpība - pietiekami ML datu
kopumiem
• 6000MHz - optimāls ātrums Ryzen procesoriem
• DDR5 tehnoloģija - moderns standarts
• CL36 aizkave - labs latence/ātruma balanss
Pamatojums izvēlei:
• 32GB ir optimālais apjoms ML pētniekam pietiekami lielu datu kopu apstrādei, bet
nepārmaksā par nevajadzīgi lielu apjomu.

7. SSD disks: Kingston NV2 2TB M.2 NVMe:

Svarīgākie parametri:
• 2TB ietilpība - pietiekami lielām datu
kopām
• NVMe PCIe 4.0 - ātra datu ielāde
• 3500MB/s lasīšana - minimizē datu
ielādes laiku
• M.2 formfaktors - vienkārša instalācija
Pamatojums izvēlei:
• Ātrs NVMe SSD ir obligāts ML darbam, lai samazinātu
datu ielādes laiku modeļu apmācības laikā.

8. Barošanas bloks: be quiet! System Power 10 650W:

Svarīgākie parametri:
• 650W jauda - pietiekama ar
rezervi
• 80 Plus Bronze energoefektivitāte
• 120mm ventilators - klusa darbība
• Uzticams zīmols - kvalitātes
garantija
Pamatojums izvēlei:
• Pietiekama jauda visai konfigurācijai
ar 40% rezervi ilgstošai slodzei.

9.

Deepcool ag400 digital plus 75.89 cfm cpu
cooler
Svarīgakie parametri:
75.89 CFM gaisa plūsma
• AM5 saderība
• Digitālais temperatūras displejs
• 4 siltuma caurules
Pamatojums izvēlei:
Uzlabota dzesēšana ilgstošai ML slodzei
Digitālais displejs ļauj viegli monitorēt CPU temperatūru
AM5 saderība - tieši atbilst mūsu konfigurācijai
Labs cenas/veiktspējas attiecība - labāks nekā iekļautais dzesētājs

10. Korpuss: Fractal Design Pop Air:

Svarīgākie parametri:
• Max GPU garums: 405mm ietilpst visi modernie GPU
• Labs gaisa plūsma - svarīgi
ilgstošai ML slodzei
• 2x USB 3.0 priekšā - ērta piekļuve
• Kvalitatīvs dizains - uzticamība
Pamatojums izvēlei:
• Labs vēdinājums GPU darbam zem ilgstošas
slodzes un garantēta GPU iekļaušanās.

11.

12.

13.

Top 3 uzlabojumi ar lielāku budžetu:
GPU uzlabojums: RTX 4080/4090 vai
RTX 3090
RAM paplašināšana līdz
64GB/128GB
Pašreizējais: RTX 4060 Ti 16GB (569€)
Uzlabojums: RTX 4080 16GB (∼1400€)
vai RTX 4090 24GB (∼1900€)
Pašreizējais: 32GB DDR5 (129€)
Uzlabojums: 64GB DDR5 (∼249€)
vai 128GB DDR5 (∼479€)
Ieguvums: +50-100% ātrāka apmācība,
vairāk VRAM lielākiem modeļiem
Pamatojums: GPU ir kritiskais
komponents ML darbam.
Ieguvums: Iespēja strādāt ar
lielākiem datu kopumiem atmiņā
Pamatojums: Lielāks RAM
samazina diska I/O ierobežojumus.
Profesionāla GPU: NVIDIA RTX Aseries
Pašreizējais: GeForce RTX 4060 Ti
(569€)
Uzlabojums: RTX A5000 24GB
(∼3500€) vai A6000 48GB (∼5500€)
Ieguvums: ECC atmiņa, optimizēti ML
draiveri, vairāki GPU
Pamatojums: Profesionāls risinājums
ražošanas vides ML darbam.

14. Secinājumi:

• Šī konfigurācija ir pilnībā
optimizēta AI/ML pētnieka
vajadzībām, izvairoties no
visām izplatītākajām kļūdām un
nodrošinot līdzsvarotu
veiktspēju visās kritiskajās
jomās mašīnmācības darbam.

15. Paldies par uzmanību!