PCs und Workstations für KI, Machine Learning und Deep Learning

Du suchst die perfekte Workstation für KI und Deep Learning? Dann bist Du bei unseren speziell darauf abgestimmten Systemen genau richtig. Wir haben für Dich Benchmarks und Studien von renommierten Fachmagazinen ausgewertet sowie eigene Tests durchgeführt und darauf aufbauend spezielle KI-Workstations konfiguriert, welche optimal auf die besonderen Anforderungen des Maschinenlernens zugeschnitten sind.

Anforderungen an eine KI- und Deep-Learning-Workstation:

Welcher Prozessor eignet sich am besten für KI und Machine Learning?

Da Grafikkarten der maßgebende Beschleuniger für KI-Anwendungen sind, ist bei der Auswahl des Prozessors darauf zu achten, dass dieser genügend PCIe-Lanes besitzt, um das Leistungspotential aller Grafikkarten voll ausschöpfen zu können. Pro verbauter GPU sollte der Prozessor zwei Kerne und vier Threads aufweisen. Zudem sind hohe Taktraten von Vorteil.

Für eine Deep-Learning-Workstation mit zwei Grafikkarten empfehlen wir deshalb eine aktuellen Intel Core i9 oder i7 CPU beziehungsweise eine aktuelle Alternative von AMD, wie einen Ryzen 9 oder Ryzen 7 Prozessor, weil diese über ausreichend Kerne und Threads sowie ausreichend PCIe-Lanes für bis zu Dual-GPU-Systemen verfügen.

Für eine Workstation mit mehr Grafikkarten ist eine CPU mit einer größeren Anzahl an verfügbaren PCIe-Lanes nötig. Hierfür eignen sich beispielsweise Xeon-Prozessoren wie der Intel Xeon W5-2445. Seitens AMD ist der Threadripper 7965WX zu empfehlen.

Welche Grafikkarte sollte es für AI und Deep Learning sein?

Eine leistungsstarke Grafikkarte ist die Grundvoraussetzung für eine AI- und Deep-Learning-Workstation. Dabei sind ein großer Videospeicher und eine hohe Speicherbandbreite wichtig. Als Einstieg in den Bereich Deep Learning empfehlen wir eine NVIDIA GeForce RTX 4070. Wenn mehrere Experimente durchgeführt oder mehrere Modelle gleichzeitig trainiert werden sollen, empfehlen sich Systeme mit mehreren GeForce RTX 4090 Grafikkarten von NVIDIA.

Für hochprofessionelle Anwender bieten wir auch Grafikprozessoren welche Virtualisierungs-, und KI-Funktionen auf Datacenter Ebene bieten. Hierzu gehören unter anderem aktuelle GPUs wie die NVIDIA L40. Durch leistungsstarke Trainings- und Inferenzleistung sind diese Grafikprozessoren optimal für Workflows die Modelltraining und -entwicklung sowie datenwissenschaftliche Analysen. Die NVIDIA L40 ist zudem optimiert für NVIDIA Omniverse und bietet hier beschleunigtes Rendern von Materialien mit Raytracing und Pathtracing, physikalisch genaue Simulationen und die Generierung fotorealistischer synthetischer 3D-Daten. Alle aktuellen KI beschleunigenden Grafikprozessoren, wie die NVIDIA A100, NVIDIA L40 und die NVIDIA L4, findest du bei unseren GPU-Server-Konfigurationen.

Wieviel Arbeitsspeicher benötigt man für KI und Deep Learning?

Machine-Learning-Anwendungen können sehr viel Arbeitsspeicher beanspruchen. Deshalb empfehlen wir, mindestens 32GB RAM zu verbauen. Für Anwender, welche regelmäßig im Deep Learning tätig sind, ist es sinnvoll, bis zu 128GB Arbeitsspeicher zu erwerben, da durch mehr RAM auch mehr Trainingsdaten gleichzeitig geladen werden können.

Benötige Ich eine SSD für AI und Deep Learning?

Um schnelle Ladezeiten zu ermöglichen, sollte eine SSD für das Betriebssystem sowie für Deep-Learning-Anwendungen verwendet werden. Ergänzt wird die schnelle Systemfestplatte entweder durch eine große HDD oder eine weitere SSD zur Speicherung von Daten. Durch eine weitere SSD kann die Leistung des PCs erhöht werden, da dadurch Projekte schneller geladen und gespeichert werden können.

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