Rechnerkonfiguration für ein PC-Labor

[adAstra]

Liebe Community,

nachfolgend der ausgefüllte Fragebogen.

1. Was ist der Verwendungszweck?
Ich möchte an meiner Hochschule ein PC-Labor für meine Vorlesungen zum Thema Maschinelles Lernen (in erster Linie Python, Keras, Tensorflow) und High Performance Computing (Numerische Simulationen, Code-Parallelisierung mit OpenMP und MPI, GPU-Programmierung mit OpenCL und CUDA) einrichten. Hierfür recherchiere ich gerade nach geeigneten PC-Konfigurationen. Trotz meiner langjährigen Erfahrung als Gamer, Programmierer, DevOp und Informatik-Dozent wollte ich gerne weitere Vorschläge einholen, schließlich hat man manchmal ja Tomaten auf den Augen ...

1.1 Falls Spiele: Welche Spiele genau? Welche Auflösung? Hohe/mittlere/niedrige Qualität? Wie viele FPS? (Bitte alle vier Fragen beantworten!)
Gespielt wird höchstens in der Abschlussvorlesung :-)

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, …)?
Die Rechner sollen in erster Linie als Werkzeuge genutzt werden. Das heißt: Bitte keine unnötig schicken Gehäuse, LEDs oder sonstiges Eyecandy. Stromverbrauch und Lautstärke spielen ansonsten keine zentrale Rolle, ein optisches Laufwerk wird ebenfalls nicht zwingend benötigt. Stattdessen geht es darum möglichst viele TFLOPS pro Sekunde und Euro zu erhalten.
Die Grafikkarte sollte OpenCL 2.0 unterstützen, aufgrund von tensorflow-cuda tendiere ich zu einem Modell von Nvidia.

1.4 Wieviele und welche Monitore möchtest du nutzen? Anzahl, Modell, Auflösung, Bildwiederholfrequenz (Hertz)? Wird FreeSync (AMD) oder G-Sync (Nvidia) unterstützt?
Zwei Monitore werden angeschlossen (Beide FullHD)

2. Ist noch ein alter PC vorhanden?
Nein.

3. Wie viel Geld bist du bereit auszugeben?
Pro Rechner dürfen maximal etwa 1100 Euro (inkl. MwSt) ausgegeben werden.

4. In wie vielen Jahren möchtest du das System frühestens upgraden oder ersetzen müssen?
Es genügt, wenn die Rechner etwa vier Jahre sinnvoll nutzbar bleiben.

5. Wann soll gekauft werden?
Nach Freigabe der Mittel voraussichtlich innerhalb der kommenden Monate

6. Möchtest du den PC selbst zusammenbauen oder zusammenbauen lassen?
Die Konfiguration wird fix und fertig direkt beim PC-Dienstleister der Hochschule bestellt.

Besten Dank für eure Vorschläge!

 

[Mickey Mouse]

sowas macht man heute doch virtuell?!?
wie viele Rechner sollen das denn werden und wie willst du die warten/verwalten?
oder sollen das gerade die "Terminals" für den Zugriff auf das "virtuelle Labor" werden?

 

[adAstra]

sowas macht man heute doch virtuell?!?
wie viele Rechner sollen das denn werden und wie willst du die warten/verwalten?
oder sollen das gerade die "Terminals" für den Zugriff auf das "virtuelle Labor" werden?

Sicher lassen sich viele Sachen nett virtualisieren, aber in der Vorlesung sollen die Studierenden mit echter Hardware in Kontakt kommen, auf dieser echten Hardware entwickeln, numerische Experimente durchführen und im Zweifel auch noch etwas darüber lernen. Für größere Projekte haben wir ferner noch Workstations sowie Rechenzeit bei einem lokalen Rechenzentrum.

Insgesamt werden etwa 20 Rechner bestellt, zumindest wäre im auszustattenden Labor Platz für eine solche Zahl an Rechnern. Was die Wartung angeht vertraue ich ganz auf die Fähigkeiten der Admins, so ein wenig kann ich auch selbst.

 

[Mr.Baba]

https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/

da steht eigtl. alles drin, kostet 30 sekunden zu googlen...
alternativ geht auch bei aws z.b.

ansonsten sowas:
2*8gb
gtx 1070 oder 2070
intel 9400f (amd 3600 wohl overkill)
ssd mx 500 500gb 70€ oder 970 evo 500gb 100€
hdd für daten 2-3tb?!

 

[adAstra]

https://timdettmers.com/2018/12/16/deep-learning-hardware-guide/

da steht eigtl. alles drin, kostet 30 sekunden zu googlen...
alternativ geht auch bei aws z.b. ...

Danke, ich kenne die Seite bereits. Ist es dennoch so verwerflich in der Community nach konkreten Vorschlägen zu fragen?

Edit: AWS kommt bei uns nicht infrage, da stellt sich die IT direkt quer.

 

[Mr.Baba]

Dann hättest du daraus ja einen Vorschlag bauen können und/oder mal mit eurem Admin reden.

 

[adAstra]

Dann hättest du daraus ja einen Vorschlag bauen können und/oder mal mit eurem Admin reden.

Ich wusste nicht, dass eigene Vorschläge ein Muss sind? Ich wollte schlicht und ergreifend ein wenig nach Inspiration suchen. Wenn Du keinen sinnvollen Vorschlag machen möchtest (die GTX 1070 unterstützt zum Beispiel kein OpenCL 2.0), dann darfst Du dich ja gerne auch zurückhalten. Es soll ja Leute geben, die gerne über PC-Konfigurationen nachdenken.

 

[Ost-Ösi]

Sehr fordernd - oder?

 

[phil.]

Tipp, persönliches OT gehört in keinem Thread.

 

[FranzvonAssisi]

Also das komplette Computing läuft über die GPU?

Macht ihr viel mit Grafiken / großen Dateien rum oder eher nur im RAM?

Ich würde das ca. so machen: https://geizhals.de/?cat=WL-1274238

Wo kann gespart werden?

• RAM (falls wirklich nur GPU relevant ist, sollten auch 8Gb reichen)
• SSD (falls 250 Gb reichen)
• CPU-Kühler (wenn Lautstärke wirklich keine Rolle spielt, reicht auch der mitgelieferte Kühler)
• Netzteil (ein paar Euro)
• ( CPU )

Einrechnen muss man natürlich auch, dass euer Systemhaus Geld für den Zusammenbau will - falls das in das Budget mit rein soll, muss vielleicht tatsächlich eine langsamere Grafikkarte oder ein langsamerer Prozessor her.

Das hängt wiederum absolut davon ab, ob ihr auch auf der CPU rechnet, oder nur mit der GPU

Lg und schönen Abend / Nacht noch

PS:
Nur weil ihr anderen alle schon schlafen wollt, müsst ihr hier keine bösen Kommentare schreiben

PPS: Darf ich fragen, an welcher Uni bist du Dozent?

 

[adAstra]

Danke für deinen Beitrag und die Konfiguration! Das sieht schon einmal sehr spannend aus, mit dem 3600er hatte ich durchaus geliebäugelt. Was die RTX 2070 angeht, so ist die Performance natürlich klasse, aber andererseits bräuchten wir keine RT-Cores. Obwohl dann ja nur noch die 1660 Ti bliebe ... man kann wohl nicht alles haben :-D

In der HPC-Vorlesung läuft das Computing zum größten Teil auf der CPU ab, die Studierenden schreiben und optimieren eigene kleine Simulationen in C und nutzen OpenMP sowie MPI für die Parallelisierung. Die Vermittlung von OpenCL/CUDA nimmt einen kleineren Teil ein.

In der ML-Vorlesung hingegen wird vor allem mit Tensorflow und der entsprechenden CUDA-Implementierung gearbeitet.

Mit Grafiken wird insofern viel gearbeitet, dass einige der ML-Projekte aus tausenden von Trainingsbildern bestehen ... ansonsten sollte Festplatten-IO oder RAM-Latenz keine wirklich entscheidende Rolle spielen.

Noch einmal vielen Dank! Näheres zu meiner Hochschule werde ich hier nicht verraten. Anhand der Vorlesungs- und Themenkombination könnte man mich bereits erkennen ...