Pc für Große Datenbanken und mehrere Monitore

[MrMahone]

[Bitte fülle den folgenden Fragebogen vollständig aus, damit andere Nutzer dir effizient helfen können. Danke! ]


1. Was ist der Verwendungszweck?
Haptsächlich Poker, soll leistungsfähig genug sein für große Datenbanken und auch um rechenintensive Simulationen von Pokerhänden berechnen zu können(Solver). In Zukunft auch für Data Science/ ML. Habe 2 27 Zoll Monitore.

1.1 Falls Spiele: Welche Spiele genau? Welche Auflösung? Hohe/mittlere/niedrige Qualität? Wie viele FPS?
keine

1.2 Falls Bild-/Musik-/Videobearbeitung oder CAD: Als Hobby oder bist du Profi? Welche Software wirst du nutzen?


1.3 Hast du besondere Anforderungen oder Wünsche (Overclocking, ein besonders leiser PC, …)?
leise von vorteil

1.4 Wieviele und welche Monitore möchtest du nutzen? Anzahl, Modell, Auflösung, Bildwiederholfrequenz (Hertz)? Wird FreeSync (AMD) oder G-Sync (Nvidia) unterstützt?
derzeit 2 Asus 27zoll 2560x1440

2. Ist noch ein alter PC vorhanden?

• Prozessor (CPU): Intel S1155 Core i5 3550
• Arbeitsspeicher (RAM): 8gb DDr3
• Mainboard: Asrock S1155
• Netzteil: 630w be quiet
• Gehäuse: mido cooler master silencio 450
• Grafikkarte: Sapphrie Radeon HD7750
• HDD / SSD: Samsung SSD 830 128gb

3. Wie viel Geld bist du bereit auszugeben?
bis 2000€

4. In wie vielen Jahren möchtest du das System frühestens upgraden oder ersetzen müssen?


5. Wann soll gekauft werden?
bald

6. Möchtest du den PC selbst zusammenbauen oder zusammenbauen lassen?
selbst

 

[Aluminiuminimum]

Wie groß, werden denn deine großen Datenbanken? 20 GB, 400 GB, 2 TB? Welche Anforderungen bestehen noch an die Datenbank? Davon wird die weitere Beratung abhängen.

 

[Odysseus277]

Es kommt auch auf die Datenbank-Software an. Man müsste wissen, wie gut die auf unterschiedlichen CPU-Architekturen skalieren, und ob die das primär über den Takt oder die Kerne tun.

Beim Machine Learning kommt es auf die gewünschte Fließkomma-Genauigkeit an. Gerade Consumer-GPUs bieten da deutlich weniger Kompatibilität als professionelle (viel teurere) Grafik-/KI-Karten. Wenn die verwendete Software das aber auch mit einfacher Genauigkeit kann, oder die maximal denkbare Leistung eh gar nicht angestrebt wird, kommt man mit einer starken Consumer-GPU schon recht weit. Evtl. auch mit mehr als nur einer -- je nach Budget, benötigter Leistung und konkreter Software.

Grundsätzlich kann man bei den genannten Anforderunfgen und dem geplanten Budget schon zu einer der beiden High-End-Plattformen greifen, also AMD Threadripper auf X399, oder Intel i9 auf X299. Wenn Kerne ausschlaggebend sind, bekommt man bei AMD viel mehr fürs Geld, wenn reiner Takt ausschlaggebend ist, dann hat Intel den Vorteil.
Man müsste jetzt noch die GPGPU-Technik der eingesetzten ML-Software wissen, dann kann man eine Aussage treffen, ob und welche GPUs von Nvidia oder AMD am besten geeignet wären.