Workstation build

Hi!



Ich bin gerade dabei mir eine workstation zusammenzustellen (Link: threadripper workstation), hauptsächlich zum Entwickeln von Machine Learning / Computer Vision Anwendungen, ein bissi deep learning (graka ignorieren, die ist nur stand-in für eine bis 2 1080ti von ebay oder evtl. 2080ti, da bin ich noch etwas unschlüssig - daher auch das 1200W Netzteil ).
Am unsichersten bin ich mir aber bei der Kühlung, weil ich da wirklich wenig Ahnung hab (2x 140mm intake vorne, 1x 120mm out hinten, und der grosse Noctua um den threadripper zu kühlen. OC hab ich nicht vor, ich will nur ein möglichst stabiles System, daher auch keine Wasserkühlung. Muss auch nicht perfekt leise sein weil's eh im Keller stehen wird und ich hauptsächlich remote drauf arbeiten werd'. Aber was 5V/12V betrifft und ob ich genug Anschlüsse für die Lüfter hab' hab' ich nicht überrissen ?)
Ist daran sonst irgendwas auszusetzen? Die grossen Platten in der Liste kommen ins NAS für's Backup und die 2x 4TB die da jetzt drin sind in den Rechner als RAID. Das ist nicht optimal, vielleicht werden die irgendwann durch SSDs ersetzt, aber im Moment ist mir das noch zu teuer. Ausserdem kommen das OS und Software eh auf die EVO.
Also, passt das so eurer Meinung nach? Ich hab schon lange keinen Rechner mehr zusammengeschraubt... vielen Dank!

Als Netzteil würde ich lieber zu Seasonic greifen:


Mit dem habe ich bereits einen 10-Kerner von Intel auf 4,5 GHz + 2x 1080 Ti gehabt, alles übertaktet und wassergekühlt und es machte keine Mucks.

Mainboard und CPU-Kühler passen so meiner Meinung nach.

danke für die Tips.... ich dachte bei den Gehäuselüftern ist der Luftdurchsatz wichtiger als der Druck (damit möglichst viel Luft bewegt wird), und bei den CPU-/Radiator-Lüfternder der Druck wichtiger als der Luftdurchsatz (damit die Luft besser in die Lamellen gedrückt wird).
Warum dann aber auf Geizhals bei den CPU Lüftern nicht der erzeugte Druck angegeben wird versteh ich nicht ... ?

Zitat aus einem Post von whitegrey

Ich kenne leider die genauen Anforderungen in dem Bereich nicht, speziell was Software und Datenmengen anbelangt (bin eher im Videoschnitt/Grading-Bereich unterwegs) - aber bei ner Workstation würde ich mir überlegen ob nicht statt der einen 1TB SSD zwei kleinere SSDs mehr Sinn machen (bzw. eine nicht ganz so große und eine kleine - sollte vom Preis her nicht viel Unterschied machen zur 1TB Variante, ev. auch Optane ansehen). Das Board hat genügend Anschlüsse für M.2/U.2 und gerade für den (Render/Medien/Daten-) Cache bzw. um Schreib- und Lesezugriffe möglichst zu trennen macht das für mich mehr Sinn als nur die eine 'teure' große SSD.

Zur Software die du nutzt sollte es ja Whitepapers mit Empfehlungen zur Speichernutzung und (Mindest)Voraussetzungen geben was das anbelangt - kann sicher nicht schaden sich da mal einzulesen (was ich wie gesagt bei einer Workstation sowieso schwerstens empfehlen würde).

hth

Du hast in dem Bereich keine großen Anforderungen, außer wir sprechen hier von mehreren TB an Daten, was ich sehr bezweifel. Da werden in der Regel die Dateien ein einziges mal eingelesen, im RAM gehalten und darauf gerechnet. Geschwindigkeit ist deshalb auch nicht sooo wichtig, weil der Flaschenhals das Training/Clustering what ever ist.

Ich selbst bin aktuell im Bereich Machine Learning (aber im NLP Bereich) unterwegs (Python mit z.B. sklearn, keras, tensorflow, word2vec etc.) und finde die Zusammenstellung soweit ganz gut und sinnvoll. Für die Arbeit steht bei uns in naher Zukunft eine sehr ähnliche Zusammenstellung für eine Workstation an

Überlegung ist/war ein Threadripper, die Problematik mit den Matrizenoperationen war uns aber nicht bekannt.

Da die Anschaffung erst für die nächsten Monate geplant ist, kann ich dir aktuell nicht sagen, was es am Ende wird. Könnte schlussendlich vielleicht doch ein Intel werden, wenn ich mir die Benchmarks so anschaue :/

del

Die Fragen sind meines erachtens die Falschen.
Ich hab entweder eine Anwendung gekauft oder selbst entwickelt. Dann weiß ich ja was die benutzt und welche Funktionen ich benötige.
Generelle Benchmarks helfen im wissenschaftlichen Umfeld nichts. Hab ich Anwendung die Hochparallel ist (zB Monte Carlo)? Oder quasi nur von der Flieskommaeinheit (doppeltgenau) abhängig ist (Molekulardynamik). Mach ich große Matrizen Multiplikation und kann AVX512 nutzen? Oder mach ich FMA? Mit 3 oder 4 Operanden? Was lagere ich auf die GPU aus?

Bei einer selbstentwicklung kommt dazu was kann mein Compiler? Welche CPU werden von den Libraries die ich gekauft hab unterstützt?

Das sind alles Dinge die ich vor dem Kauf locker überprüfen kann und damit ein sizeing bzw eine Abschätzung des Zeitbedarfs. (Dauerlast, bei ausgeschöpftem Wärmelimit)

Wenns mehr als eine Workstation wird (zB ein cluster) kommt der Preis dazu. Wenn ich 1/3 mehr Geräte anschaffen kann (und die Software skaliert) kann man leicht mit 10% langsameren Prozessoren auskommen.

In meiner wissenschaftlichen Karriere hatte ich (bzw die Anwender die ich mit betreute) eben nur eine wirklich Performance relevante Software.
Sollten es mal mehr gewesen sein, dann waren die von der Anforderung her quasi ident da sie die selben Probleme zu lösen hatten.