PC für Deep Learning

[chapp]

Hallo Zusammen

ich möchte mir einen PC für Deep Learning Anwendungen im Semi-Professionellen Umfeld zusammenstellen und könnte Eure Hilfe gebrauchen. Da ich etwas speziellere Anforderungen habe, mache ich mal ein neues Thema auf.

1. Preisspanne?
~2000€, ohne Monitor oder sonstiger Peripherie.

2. Geplante Nutzungszeit/Aufrüstungsvorhaben?
- 5+ Jahre mit diversen Aufrüstungen

3. Verwendungszweck?
Hauptsächlich Deep Learning mit Grafikkartenbeschleunigung. CUDA, cuDNN usw.
Verwendung hauptsächlich remote per Jupyter, Docker, remote desktop usw.

4. Ist noch ein alter PC vorhanden?
Nein.

5. Besondere Anforderungen und Wünsche?
- Möglichkeit auf eine zweite Graka aufrüsten zu können
- VT-d, VT-x
- Leise, Aussehen schlicht, ATX aber kompakt
- Ubuntu
- Ich weiß das es Quadro und Titan gibt, aber die sind nicht im Preisrahmen.

6. Zusammenbau/PC-Kauf?
Ich baue selber zusammen
Kauf jetzt


Bisherige Zusammenstellung:
1x EVGA GeForce GTX 1080 Ti SC2 Gaming
Intel Core i7-8700K
be quiet! Pure Rock
Gigabyte H370 HD3
16-32 GB RAM
Samsung SSD 970 EVO 500GB
be quiet! Straight Power 11 750W
Fractal Design Define C, schallgedämmt


Offene Fragen:
- Passt die Zusammenstellung so?
- Ist ein zwei oder vier Riegel RAM Kit empfehlenswerter? Welcher?
- Eine Tri-Slot Karte ist nicht gut wenn man später noch eine zweite dazustecken will, oder?
- Besserer Kühler? AiO vielleicht?

 

[Nightfly09]

Leider kann ich dir bei deinem Anliegen nicht besonders viel weiterhelfen, da ich mich mit deep learning bisher kaum beschäftigt habe, jedoch sei dir schon mal gesagt, das VT-d gerne mal Probleme machen kann. Die Dokumentation bei den Mainboards lässt bei diesem Thema meist stark zu wünschen übrig und selbst wenn Board und CPU VT-d unterstützen, heist das in der Praxis nachher nicht, das man auch wirklich alles an die VM durchreichen kann.
Wenn du nicht zufällig einen Bericht findest, wo es mit der Hardware für die du dich entscheidest funktioniert hat, dann solltest du dich darauf einstellen, das es da zu Problemen kommen kann.

Ps: Beim Arbeitsspeicher wären zwei Module optimal, sofern bei einem Mainboard mit vier Steckplätzen bleibst.
Der Pure Rock lässt sich auf AM4 Mainboards vermutlich nur in 180° schritten ausrichten, ich würde dir da alternativ den Shadow Rock 2 vorschlagen.

 

[chapp]

Danke für die Antwort. Das hilft mir schon mal weiter! Dann schaue ich noch mal wegen dem Mainboard und vt-d.

Deep Learning hat ganz ähnliche Anforderungen wie Gaming. Man braucht eine aktuelle NVIDIA Graka und ein System das die Graka nicht einbremst.
Beratung braucht ich eher bei den sonstigen Teilen wie Gehäuse, RAM, Kühler und Netzteil. Da brauche ich einfach ein rundes System.

 

[Nightfly09]

Beim Netzteil würde ich eher ein Seasonic Focus Plus nehmen oder wenn du wirklich vor hast mal eine zweite Grafikkarte einzubauen, eins von den beiden.

Als Mainboard würde ich dir das ASRock Z370 Pro4 vorschlagen. Abgesehen von der recht guten Ausstattung und der Möglichkeit zum übertakten, solltest du da im Bios auf jeden fall VT-d aktivieren können, auch wenn ich wie bereits erwähnt nicht sicher sagen kann, ob sich dann wirklich alles durchreichen lässt.
Der zweite PCI-e x16 Steckplatz ist leider nur mit 4 Lanes angebunden, wenn das für deine geplanten Anwendungen ein Problem darstellt, wäre eventuell auch das ASRock Z370 Extreme4 noch einen Blick wert.

Zu RAM und Kühler habe ich ja bereits etwas geschrieben und beim Gehäuse gibt es sowieso sehr unterschiedliche Ansichten und vor allem spielt da ja auch meist die Optik eine nicht unerhebliche Rolle.