Deep Learning Workstation online kaufen: perfekte PCs für AI- und Deep Learning

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 I9-10900K, den i7-10700K 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 3960X 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 bis zu vier NVIDIA GeForce RTX 3090 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.

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