Assembla il tuo PC per giochi e machine learning (deep learning)
Trigger
Giocavo a giochi per PC con un'elaborazione grafica pesante (come The Witcher 3 e Watch Dogs), ma in questi giorni ho giocato meno spesso.
Ho riassemblato il mio PC in modo che possa essere utilizzato per giochi, machine learning e deep learning, oltre a riutilizzare le specifiche che avevo lasciato.
Scriverò anche le parti consigliate e il motivo della selezione.
Dove acquistare le parti
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Si consiglia Yahoo Auction perché i proventi possono essere utilizzati per acquistare la parte successiva.
・ Parti vecchie e aggiornate
-Memoria e CPU che non vengono più utilizzate a causa della sostituzione della scheda madre
Lo uso per vendere cose del genere.
Anche se disponi di un budget limitato, puoi passare a un dispositivo ad alte prestazioni.
Di tanto in tanto compro beni di seconda mano, ma solo CPU, memorie e case con pochi difetti.
Ho un po 'paura delle schede madri usate come le schede madri che sono fuori dalla scatola a causa di pin rotti, SSD / HDD la cui durata cambia notevolmente a seconda di come vengono utilizzati, quindi mi astengo dal farlo.
Parti assemblate
CPU: concentrati sul numero di core
Intel CPU Core i5-8400 2.8 GHz 6 core / 6 thread LGA1151 BX80684I58400 [SCATOLA]
Per le applicazioni di machine learning, sembra che il numero di core fisici sia più importante del numero di core logici (numero di thread).
La CPU spesso entra in gioco per la pre-elaborazione, che copre la maggior parte del lavoro.Inoltre, scikit-learn non supporta l'elaborazione dei calcoli da parte della GPU, quindi la sua velocità di elaborazione dipende dalla CPU.
Dalla serie i8 di ottava generazione, il numero di core fisici è 5 core, che è lo stesso di i7 (6 core / 12 thread).
Per l'uso del gioco, la CPU diventa determinante per la velocità man mano che la GPU diventa di fascia più alta, ma ho pensato che i1080 non sarebbe stato un problema se si trattasse di GTX 5.
Scheda madre: ASUS Gaming MB
ASUS ROG STRIX H370-I GAMING [Mini ITX]
・ Realizzato in ASUS, che ha una buona reputazione per le schede madri
・ Per i giochi
・ C'è un dissipatore di calore per M2.SSD
・ La scheda si illumina con LED
I fattori decisivi sono i quattro precedenti.
Non stavo pensando all'overclock, quindi MB con chipset H8 per CPU di ottava generazione sembrava essere buono. M370SSD tende a surriscaldarsi ed è preoccupato per la sua vita, quindi è anche interessante avere un dissipatore di calore.
Mi sono sentito innamorato della scheda madre che si illumina con i LED, ma quando sono andato a letto era abbagliante, quindi l'ho spento dopo tutto ...
Memoria: se vuoi il riconoscimento delle immagini, vuoi 32 GB o più
Il metodo ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) addestra il set di dati in diversi sottocampioni, quindi la quantità di memoria fisica è un problema minore.
Tuttavia, quando è necessario espandere tutti i dati di addestramento una volta in memoria, ad esempio negli alberi decisionali e nelle reti neurali, la quantità di memoria diventa importante.
Se hai a che fare con un'immagine con una grande quantità di dati e se vuoi riconoscere l'immagine con una rete neurale profonda (DNN), vuoi 1 GB o più (preferibilmente 32 GB).
Poiché Mini-Itx può contenere solo fino a due memorie, sono sceso a compromessi con 2 GB (32 GB x32 è un peccato per cospa ...).
Non credo che mi sia piaciuto il case, ma penso che fosse 16 GB x 4 (64 GB) per ATX.
GPU: se hai un budget, usa la serie Ti
EVGA GeForce GTX 1080 FTW HYBRID GAMING, GDDR8X da 5 GB
È una parte essenziale sia per i giochi che per l'apprendimento profondo.
Ho usato quello che ho usato prima.
Poiché questo è dotato di un semplice raffreddamento ad acqua, puoi giocare tranquillamente durante il gioco senza essere disturbato dal rumore della ventola.Anche nei giochi ad alto carico, raramente supera i 60 ° C.
Come la memoria principale, la memoria GPU è efficace in campi come il riconoscimento delle immagini, quindi se il budget lo consente, il sistema Ti è migliore.
- 1080, 2080: 8 GB
- 1080Ti, 2080Ti: 11 GB
In questo momento, GTX 2070, RTX 3070, ecc. Sono migliori.
Memoria: 2 SDD e HDD
SSD Intel 760p M.2 PCIEx4 da 256 GB SSDPEKKW256G8XT | SAMSUNG 860EVO SSD 250 GB 2.5 pollici MZ76E250BIT | HDD Disco rigido interno da 2.5 pollici 1 TB Garanzia del produttore WD Blue 2 anni WD10SPZX |
Lo spazio di archiviazione è suddiviso in tre in base all'utilizzo.Se installi il gioco su SSD, il tempo di caricamento sarà ridotto e potrai giocarci comodamente.
- M2.SSD: per l'installazione di app come OS, Office e browser
- HDD da 2.5 pollici: video, foto, altri dati, ecc.
Alimentazione elettrica:
[Stagionale] Alimentatore ATX serie G da 550 W [80 + GOLD] SSR-550RMS
Sembra che l'efficienza di conversione sia la migliore con la metà della capacità di alimentazione, e spesso è consigliabile che la capacità di alimentazione sia (consumo energetico massimo dell'intero computer x 2).
Tuttavia, è raro utilizzare effettivamente così tanta potenza.Infatti, se misurato con un monitor watt durante giochi e benchmark, è rimasto al 70-80% del massimo stimato.
Il consumo energetico massimo calcolato x 1.5 potrebbe essere sufficiente ...
Custodia per PC
Custodia NZXT Manta No Power Mini-ITX
Lo scelgo completamente in base all'apparenza. La dimensione è più o meno la stessa di ATX per l'abitudine di supportare solo mini-itx.
Più è grande, più è facile cablare e puoi mettere una grande ventola su di esso per assicurare il flusso d'aria, così non sarai insoddisfatto.
Elenco delle specifiche e costo
parte | 制品 | 価 格 |
CPU | Intel Core i5 8400 (Coffee Lake-S) | ¥ 23,000 |
Disco madre | ASUS ROG STRIX H370-I GAMING | ¥ 16,000 |
memoria | PATRIOT Viper Elite DDR4 PC4-21300 16 GB x2 | ¥ 2,3000 |
GPU | GeForce GTX 1080 EVGA FTW GIOCO IBRIDO | $579.99 (Circa \ 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 |
caso | Coperta da tiro NZXT Mini-ITX caso | ¥ 2,2000 |
电源 | SSR-550RMS stagionale 550W | ¥ 11,000 |
OS | Windows 10 | aggiornamento da win7 |
importo totale | Circa 18 yen |
Quanto sopra è un personal computer autocostruito per giochi e machine learning / deep learning che è stato riassemblato questa volta.
Se lo monti da zero, puoi andare per circa 20 yen, e se non rispecchi i tuoi gusti nel caso, puoi andare per circa 15 yen.
Per il momento mi divertirò con questo computer.Mi piacerebbe gestire presto un grande set di dati con kaggle ...
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