Ensamble su propia PC para juegos y aprendizaje automático (aprendizaje profundo)
Desencadenar
Solía jugar juegos de PC con procesamiento de gráficos pesado (como The Witcher 3 y Watch Dogs), pero he estado jugando con menos frecuencia estos días.
Reensamblé mi propia PC para que pueda usarse para juegos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, además de reutilizar las especificaciones que me sobraron.
También anotaré las partes recomendadas y el motivo de la selección.
Dónde comprar repuestos
Adquiriremos piezas principalmente de Yahoo Auction, Amazon y Yodobashi.Compra nuevos productos de Amazon y Yodobashi.
Se recomienda Yahoo Auction porque las ganancias se pueden utilizar para comprar la siguiente parte.
・ Piezas antiguas y actualizadas
-Memoria y CPU que ya no se utilizan debido al reemplazo de la placa base
Lo uso para vender cosas así.
Incluso si tiene un presupuesto reducido, puede cambiar a un dispositivo con buen rendimiento.
Compro artículos de segunda mano de vez en cuando, pero solo CPU, memorias y estuches con pocos defectos.
Tengo un poco de miedo de las placas base usadas, como las placas base que están fuera de la caja debido a pines rotos, SSD / HDD cuya vida útil cambia mucho dependiendo de cómo se usen, así que me abstengo de hacerlo.
Piezas ensambladas
CPU: centrarse en la cantidad de núcleos
Intel CPU Core i5-8400 2.8GHz 6 núcleos / 6 subprocesos LGA1151 BX80684I58400 [BOX]
Para las aplicaciones de aprendizaje automático, parece que la cantidad de núcleos físicos es más importante que la cantidad de núcleos lógicos (cantidad de subprocesos).
La CPU a menudo entra en juego para el preprocesamiento, que cubre la mayor parte del trabajo.Además, scikit-learn no admite el procesamiento de cálculos por GPU, por lo que su velocidad de procesamiento depende de la CPU.
De la serie i8 de octava generación, la cantidad de núcleos físicos es de 5 núcleos, que es lo mismo que i7 (6 núcleos / 12 hilos).
Para el uso de juegos, la CPU se vuelve determinante de la velocidad a medida que la GPU se vuelve de gama alta, pero pensé que i1080 no sería un problema si se tratara de GTX 5.
Placa base: ASUS Gaming MB
ASUS ROG STRIX H370-I JUEGOS [Mini ITX]
・ Hecho de ASUS, que tiene una buena reputación en cuanto a placas base.
・ Para juegos
・ Hay un disipador de calor para M2.SSD
・ El tablero se ilumina con LED
Los factores decisivos son los cuatro anteriores.
No estaba pensando en el overclocking, por lo que MB con chipset H8 para CPU de octava generación parecía estar bien. M370SSD tiende a calentarse y le preocupa su vida, por lo que también es atractivo tener un disipador de calor.
Sentí romance en la placa base que brilla con LED, pero fue deslumbrante cuando me fui a la cama, así que la apagué después de todo ...
Memoria: si desea reconocimiento de imágenes, desea 32 GB o más
El método de conjunto (Random Forest, XGBoost, LightGBM) entrena el conjunto de datos en varias submuestras, por lo que la cantidad de memoria física es un problema menor.
Sin embargo, cuando es necesario expandir todos los datos de entrenamiento una vez en la memoria, como en árboles de decisión y redes neuronales, la cantidad de memoria se vuelve importante.
Si está tratando con una imagen con una gran cantidad de datos, y si desea reconocer la imagen con una red neuronal profunda (DNN), desea 1 BG o más (preferiblemente 32 GB).
Como Mini-Itx solo puede contener hasta dos memorias, me comprometí con 2GB (32GB x32 es una lástima para cospa ...).
No creo que me haya gustado la carcasa, pero creo que era de 16 GB x 4 (64 GB) para ATX.
GPU: si tienes un presupuesto, usa la serie Ti
JUEGOS HÍBRIDOS EVGA GeForce GTX 1080 FTW, 8GB GDDR5X
Es una parte esencial tanto para los juegos como para el aprendizaje profundo.
Usé el que usé antes.
Dado que está equipado con un simple enfriamiento por agua, puedes jugar en silencio durante el juego sin que te moleste el ruido de los ventiladores.Incluso en juegos de alta carga, rara vez supera los 60 ° C.
Al igual que la memoria principal, la memoria GPU es eficaz en campos como el reconocimiento de imágenes, por lo que si el presupuesto lo permite, el sistema Ti es mejor.
- 1080, 2080: 8 GB
- 1080Ti, 2080Ti: 11 GB
En este momento, GTX 2070, RTX 3070, etc. son mejores.
Almacenamiento: 2 SDD y HDD
 Intel SSD 760p M.2 PCIEx4 de 256 GB SSDPEKKW256G8XT | SAMSUNG 860EVO SSD 250GB 2.5 pulgadas MZ76E250BIT |  HDD Disco duro interno de 2.5 pulgadas 1TB Garantía del fabricante de WD Blue 2 años WD10SPZX |
El almacenamiento se divide en tres según el uso.Si instalas el juego en SSD, el tiempo de carga se acortará y podrás jugarlo cómodamente.
- M2.SSD: para instalar aplicaciones como SO, Office y navegador
- Disco duro de 2.5 pulgadas: vídeo, fotos, otros datos, etc.
Fuente de alimentación:
[Seasonic] Fuente de alimentación ATX de 550 W de la serie G [80 + GOLD] SSR-550RMS
Parece que la eficiencia de conversión es la mejor con la mitad de la capacidad de energía, y a menudo se recomienda que la capacidad de energía sea (consumo máximo de energía de toda la computadora x 2).
Sin embargo, es raro usar tanto poder.De hecho, cuando se midió con un monitor de vatios durante los juegos y los puntos de referencia, se mantuvo en el 70-80% del máximo estimado.
El consumo de energía máximo calculado x 1.5 puede ser suficiente ...
Caja de la PC
Estuche NZXT Manta No Power Mini-ITX
Lo elijo completamente por apariencia. El tamaño es aproximadamente el mismo que el ATX por el hábito de solo admitir mini-itx.
Cuanto más grande sea, más fácil será conectarlo, y puede colocar un gran ventilador para asegurar el flujo de aire, de modo que no se sienta insatisfecho.
Lista de especificaciones y costo
| Parte | 制品 | 価 格 |
| CPU | Intel Core i5 8400 (Coffee Lake-S) | ¥ 23,000 |
| マ ザ ー ボ ー ド | ASUS ROG STRIX H370-I GAMING | ¥ 16,000 |
| メ モ リ | PATRIOTA Viper Elite DDR4 PC4-21300 16 GB x 2 | ¥ 2,3000 |
| GPU | GeForce GTX 1080 JUEGO HÍBRIDO EVGA FTW | $579.99 (Aproximadamente \ 65,000) |
| ス ト レ ー ジ | SSD M2: Intel 760p M.2 PCIEx4 256GB SSD SATA: 250 GB HDD: 1TB | ¥ 8,800 ¥ 6,500 ¥ 5,000 |
| ケ ー ス | NZXT Manta Mini-ITX ケ ー ス | ¥ 2,2000 |
| 电源 | SSR-550RMS estacional 550W | ¥ 11,000 |
| OS | Windows 10 | actualización de win7 |
| cantidad total | Cerca de 18 yenes |
Lo anterior es una computadora personal de fabricación propia para juegos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo que se ha reensamblado esta vez.
Si lo ensambla desde cero, puede costar alrededor de 20 yenes, y si no refleja su gusto en el caso, puede costar alrededor de 15 yenes.
Por el momento, me voy a divertir con esta computadora.Me gustaría manejar un gran conjunto de datos con kaggle pronto ...