Assemblez votre propre PC pour les jeux et l'apprentissage automatique (apprentissage en profondeur)
Déclencheur
J'avais l'habitude de jouer à des jeux PC avec un traitement graphique lourd (comme The Witcher 3 et Watch Dogs), mais je joue moins souvent ces jours-ci.
J'ai réassemblé mon propre PC afin qu'il puisse être utilisé pour les jeux, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, ainsi que pour réutiliser les spécifications qui me restaient.
J'écrirai également les pièces recommandées et la raison de la sélection.
Où acheter des pièces
Nous nous approvisionnerons principalement auprès de Yahoo Auction, d'Amazon et de Yodobashi.Achetez de nouveaux produits sur Amazon et Yodobashi.
Yahoo Auction est recommandé car le produit peut être utilisé pour acheter la pièce suivante.
・ Pièces anciennes et mises à jour
-Mémoire et CPU qui ne sont plus utilisés en raison du remplacement de la carte mère
Je l'utilise pour vendre des choses comme ça.
Même si vous avez un petit budget, vous pouvez passer à un appareil avec de bonnes performances.
J'achète de temps en temps des biens d'occasion, mais uniquement des processeurs, des mémoires et des boîtiers avec peu de défauts.
J'ai un peu peur des cartes mères usagées telles que les cartes mères qui sont hors de la boîte en raison de broches cassées, des SSD / HDD dont la durée de vie change considérablement en fonction de la façon dont ils sont utilisés, alors je m'abstiens de le faire.
Pièces assemblées
CPU: Focus sur le nombre de cœurs
Processeur Intel Core i5-8400 2.8 GHz 6 cœurs / 6 threads LGA1151 BX80684I58400 [BOÎTE]
Pour les applications de machine learning, il semble que le nombre de cœurs physiques soit plus important que le nombre de cœurs logiques (nombre de threads).
Le processeur entre souvent en jeu pour le prétraitement, qui couvre la majeure partie du travail.De plus, scikit-learn ne prend pas en charge le traitement des calculs par GPU, sa vitesse de traitement dépend donc du processeur.
À partir de la série i8 de 5e génération, le nombre de cœurs physiques est de 7 cœurs, ce qui équivaut à i6 (12 cœurs / 6 threads).
Pour les applications de jeu, le processeur devient déterminant à mesure que le GPU devient plus haut de gamme, mais je pensais que i1080 ne poserait pas de problème s'il s'agissait de GTX 5.
Carte mère: ASUS Gaming MB
ASUS ROG STRIX H370-I GAMING [Mini ITX]
・ Fabriqué en ASUS, qui a une bonne réputation pour les cartes mères
・ Pour les jeux
・ Il y a un dissipateur de chaleur pour M2.SSD
・ La carte brille avec la LED
Les facteurs décisifs sont les quatre ci-dessus.
Je ne pensais pas à l'overclocking, donc MB avec chipset H8 pour CPU de 370ème génération semblait être bon. M2SSD a tendance à chauffer et s'inquiète pour sa durée de vie, il est donc également intéressant d'avoir un dissipateur thermique.
J'ai ressenti de la romance sur la carte mère qui brille avec des LED, mais c'était éblouissant quand je suis allé me coucher, alors je l'ai éteint après tout ...
Mémoire: si vous voulez la reconnaissance d'image, vous voulez 32 Go ou plus
La méthode d'ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) entraîne l'ensemble de données en plusieurs sous-échantillons, de sorte que la quantité de mémoire physique est moins problématique.
Cependant, lorsqu'il est nécessaire d'étendre toutes les données d'apprentissage une fois en mémoire, comme dans les arbres de décision et les réseaux de neurones, la quantité de mémoire devient importante.
Si vous avez affaire à une image avec une grande quantité de données, et si vous voulez reconnaître l'image avec un réseau neuronal profond (DNN), vous voulez 1BG ou plus (de préférence 32GB).
Comme Mini-Itx ne peut contenir que deux mémoires, j'ai compromis avec 2 Go (32 Go x32, c'est dommage pour cospa ...).
Je ne pense pas avoir aimé le boîtier, mais je pense que c'était 16 Go x 4 (64 Go) pour ATX.
GPU: si vous avez un budget, utilisez la série Ti
EVGA GeForce GTX 1080 FTW JEU HYBRIDE, 8 Go GDDR5X
C'est une partie essentielle à la fois pour jouer à des jeux et pour l'apprentissage profond.
J'ai utilisé celui que j'utilisais auparavant.
Comme il est équipé d'un simple refroidissement par eau, vous pouvez jouer tranquillement pendant le jeu sans être dérangé par le bruit du ventilateur.Même dans les jeux à forte charge, il dépasse rarement 60 ° C.
Comme la mémoire principale, la mémoire GPU est efficace dans des domaines tels que la reconnaissance d'image, donc si le budget le permet, le système Ti est meilleur.
- 1080, 2080: 8 Go
- 1080Ti, 2080Ti: 11 Go
À l'heure actuelle, GTX 2070, RTX 3070, etc. sont meilleurs.
Stockage: 2 SDD et disque dur
 SSD Intel 760p M.2 PCIEx4 256 Go SSDPEKKW256G8XT | SAMSUNG 860EVO SSD 250 Go 2.5 pouces MZ76E250BIT |  HDD Disque dur interne 2.5 pouces 1 To Garantie du fabricant WD Blue 2 ans WD10SPZX |
Le stockage est divisé en trois selon l'utilisation.Si vous installez le jeu sur SSD, le temps de chargement sera raccourci et vous pourrez y jouer confortablement.
- M2.SSD: pour installer des applications telles que le système d'exploitation, Office et navigateur
- Disque dur 2.5 pouces: vidéo, photos, autres données, etc.
Source de courant:
[Seasonic] Bloc d'alimentation ATX 550 W série G [80 + GOLD] SSR-550RMS
Il semble que l'efficacité de conversion soit la meilleure avec la moitié de la capacité de puissance, et il est souvent recommandé que la capacité de puissance soit (consommation électrique maximale de l'ordinateur entier x 2).
Cependant, il est rare d’utiliser autant d’énergie.En fait, mesuré avec un moniteur de watts pendant les jeux et les benchmarks, il est resté à 70-80% du maximum estimé.
La consommation électrique maximale calculée x 1.5 peut être suffisante ...
Boîtier PC
Étui NZXT Manta No Power Mini-ITX
Je le choisis complètement par apparence. La taille est à peu près la même que ATX pour l'habitude de ne prendre en charge que le mini-itx.
Plus celui-ci est gros, plus il est facile de câbler, et vous pouvez y mettre un gros ventilateur pour sécuriser le flux d'air, de sorte que vous ne serez pas insatisfait.
Liste des spécifications et coût
| Partie | produit | 価 格 |
| Processeur | Intel Core i5 8400 (Coffee Lake-S) | ¥ 23,000 |
| Carte mère | ASUS ROG STRIX H370-I GAMING | ¥ 16,000 |
| モ リ | PATRIOT Viper Elite DDR4 PC4-21300 16 Go x2 | ¥ 2,3000 |
| GPU | GeForce GTX 1080 JEU HYBRIDE EVGA FTW | $579.99 (Environ \ 65,000 XNUMX) |
| ス ト レ ー ジ | SSD M2: Intel 760p M.2 PCIEx4 256GB SSD SATA: 250 Go HDD: 1TB | ¥ 8,800 ¥ 6,500 ¥ 5,000 |
| ー ス | NZXT Manta Mini-ITX ー ス | ¥ 2,2000 |
| 电源 | SSR-550RMS saisonnier 550W | ¥ 11,000 |
| OS | Windows 10 | mise à jour de win7 |
| montant total | Environ 18 million de yens |
Ce qui précède est un ordinateur personnel conçu par vous-même pour les jeux, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur qui a été réassemblé cette fois.
Si vous l'assemblez à partir de zéro, vous pouvez aller pour environ 20 15 yens, et si vous ne reflétez pas votre goût dans le cas, vous pouvez aller pour environ XNUMX XNUMX yens.
Pour le moment, je vais m'amuser avec cet ordinateur.J'aimerais bientôt gérer un grand ensemble de données avec kaggle ...