Deep Learning Workstations

Machine & Deep Learning PC und Workstations

Du suchst die perfekte Workstation für AI und Deep Learning? Dann bist Du bei unseren speziell darauf abgestimmten Workstations genau richtig. Wir haben für Dich Benchmarks und Studien von renommiertesten Hardwaremagazine studiert sowie eigene Tests durchgeführt und bieten Dir aufbauend darauf die besten Workstations für Deinen Anwendungsbereich an:

Hardwareanforderungen an eine AI und Deep Learning Workstation:

Welcher Prozessor eignet sich am besten für AI und Deep Learning?

Bei der Auswahl des Prozessors ist darauf zu achten, dass dieser genügend PCI-E Lanes besitzt um die gewünschte Anzahl an Grafikkarten zu unterstützen. Pro verbauter Grafikkarte sollte der Prozessor zwei Kerne und vier Threads besitzen. Zudem sind hohe Taktraten von Vorteil.

Für eine Deep Learning Workstation mit zwei Grafikkarten empfehlen wir deshalb den Intel Core i9-13900K, den i7-13700K oder einen aktuellen AMD Ryzen 7 oder 9 Prozessor, da diese durch die Anzahl der Kerne/Threads und verfügbaren PCI-E Lanes die Grafikkarten bestens unterstützen.

Für eine Workstation mit mehr Grafikkarten ist eine CPU mit einer größeren Anzahl an verfügbaren PCI-E Lanes nötig. Hierfür eignen sich Intel Xeon Prozessoren und Core-X Prozessoren, wie der Intel Xeon W-2245 (8 Kerne, 16 Threads, bis zu 4,5GHz Turbo Takt) und Intel Core i9-10900X (10 Kerne, 20 Threads, bis zu 4,5GHz Turbo Takt). Seitens AMD ist der Threadripper 5965WX zu empfehlen (24 Kerne, 48 Threads, bis zu 4,5GHz Turbo Takt).

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 ersten Einstieg in den Bereich Deep Learning empfehlen wir eine NVIDIA GeForce RTX 3070, wenn mehrere Experimente durchgeführt werden sollen, oder mehrere Modelle gleichzeitig trainiert werden sollen, empfehlen sich Systeme mit mehreren NVIDIA GeForce RTX 4090 Grafikkarten.

Wieviel Arbeitsspeicher benötigt man für AI und Deep Learning?

Deep 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.

Unsere Empfehlungen:

Unsere Topseller
Deep Learning Workstations 1 - 13 von 13 Produkten
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    ID: 18377
    • Intel Core i7-13700K, 8 + 8 Kerne
    • Gigabyte Z690 UD DDR4
    • RTX 3080 10GB, Gigabyte Gaming
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    • 1TB Samsung 980 PRO
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    ID: 16159
    • Intel Core i9-13900K, 8 + 16 Kerne
    • Gigabyte Z690 AORUS Elite
    • RTX 4090 24GB, Gigabyte Gaming
    • 64GB DDR4-3200, Corsair LPX
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1200W Corsair HX Series
    • CPU
      i9-13900K
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    ID: 18378
    • AMD Ryzen 9 7950X, 16x 4.5GHz
    • Gigabyte Aorus X670E Master
    • RTX 4090 24GB, Gigabyte Gaming
    • 64GB DDR5-5200, Corsair
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1200W Corsair HX Series
    • CPU
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    ID: 18163
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    • AMD TR PRO 5965WX, 24x 3.8GHz
    • ASUS Pro WS SAGE, WRX80
    • RTX 3080 10GB, ASUS TUF
    • 64GB DDR4-3200, ECC
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    ID: 9851
    • AMD TR PRO 5965WX, 24x 3.8GHz
    • ASUS Pro WS SAGE, WRX80
    • 2x RTX A4000 16GB, PNY
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    ID: 10494
    • AMD Ryzen 9 7950X, 16x 4.5GHz
    • ASUS ROG X670E Hero
    • 2x RTX 4090 24GB, Gigabyte Aorus
    • 64GB DDR5-5200, Corsair
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1500W Corsair HXi 2022
    • CPU
      R9-7950X
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    ID: 18524
    • Intel Core i9-13900K, 8 + 16 Kerne
    • ASUS ROG MAXIMUS Z790 Extreme
    • 2x RTX 4090 24GB, Gigabyte Aorus
    • 32GB DDR5-5200, Corsair
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1500W Corsair HXi 2022
    • CPU
      i9-13900K
    • GPU
      RTX 4090 24GB
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      32GB
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    ID: 18530
    • 2x Intel Xeon Gold 6326, 16x 2.9GHz
    • Supermicro X12DPi-NT6, C621A
    • 2x RTX 4090 24GB, Gigabyte Aorus
    • 64GB DDR4-2933, ECC
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1500W Corsair HXi 2022
    • CPU
      2x Gold 6326
    • GPU
      RTX 4090 24GB
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      64GB
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    ID: 18538
    • AMD TR PRO 5995WX, 64x 2,7GHz
    • ASUS Pro WS SAGE, WRX80
    • 2x RTX 4090 24GB, Gigabyte Aorus
    • 128GB DDR4-3200, ECC
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 1500W Corsair HXi 2022
    • CPU
      TR5995WX
    • GPU
      RTX 4090 24GB
    • RAM
      128GB
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    ab 17.249,-
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    ID: 18536
    • Intel Core i9-10980XE, 18x 3.0GHz
    • ASUS WS X299 SAGE II
    • 4x RTX 4090, 4x 24GB
    • 64GB DDR4-2666, Corsair LPX
    • 2TB Samsung 970 EVO Plus
    • 2x 2000W Super Flower Leadex
    • CPU
      i9-10980XE
    • GPU
      4x RTX 4090 24GB
    • RAM
      64GB
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    ID: 8616
    • Intel Xeon W-2255, 10x 3.7GHz
    • ASUS WS C422 SAGE/10G
    • 4x RTX 4090, 4x 24GB
    • 64GB DDR4-2933, ECC
    • 2TB Samsung 970 EVO Plus
    • 2x 2000W Super Flower Leadex
    • CPU
      W-2255
    • GPU
      4x RTX 4090 24GB
    • RAM
      64GB
    • SSD
      2TB
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    ID: 6459
    • AMD TR PRO 5995WX, 64x 2,7GHz
    • ASUS Pro WS SAGE, WRX80
    • 4x RTX 4090, 4x 24GB
    • 128GB DDR4-3200, ECC
    • 2TB Samsung 980 PRO
    • 2x 2000W Super Flower Leadex
    • CPU
      TR5995WX
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      4x RTX 4090 24GB
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    ID: 17685