«Хочется околотоповое железо»: как собрать ПК для работы с нейросетями не дороже 400 000 ₽

Вопрос читателя и советы эксперта

28
«Хочется околотоповое железо»: как собрать ПК для работы с нейросетями не дороже 400 000 ₽

Этот текст написан в Сообществе, бережно отредактирован и оформлен по стандартам редакции

У меня сейчас ПК с процессором Intel Core i7 и видеокартой Nvidia GeForce RTX 2080 Ti. Хотелось бы собрать рабочую станцию под вычисления на GPU, графическом процессоре, в основном для нейросетей, обучения моделей и рендеров в графических программах.

Хочется околотоповое железо, акцентированное на вычислениях. Думаю, какой процессор лучше взять — AMD или Intel? А охлаждение — водяное или воздушное? На какие бутылочные горлышки нужно обратить внимание?

На что ориентироваться в сборке ПК для работы с нейросетями и рендером

Рабочая станция — понятие растяжимое. У каждой профессиональной программы свои требования к железу: какие-то в первую очередь упираются в процессор, другие — в видеокарту, а некоторые — в объем оперативной памяти. Подробнее об этом мы рассказывали в гайде по сборке ПК для работы с графикой.

Поэтому однозначный совет по сборке универсальной рабочей станции я дать не смогу. Но вот несколько ключевых рекомендаций.

Материнская плата. Ее стоит брать из среднего сегмента: разгонять компоненты не потребуется, но совсем бюджетные модели могут ограничить возможности мощного процессора. Следите, чтобы на плате были радиаторы на слотах для SSD.

Избегать моделей со словами типа gaming в названии или со встроенной подсветкой не стоит: чаще всего платы со скромным оформлением либо принадлежат к бюджетному сегменту, либо, наоборот, стоят неоправданно дорого из-за «дизайнерского» позиционирования.

Процессор. Однозначно придется подбирать лучший из доступных — Intel Core i9 или AMD Ryzen 9. Дело в том, что большинство программ для проектирования, монтажа и обработки изображений задействуют в первую очередь именно процессор. Причем некоторым важен доступ к множеству ядер, а другим — к одному, но мощному.

Ориентируйтесь на модели 2022 года или новее — с поддержкой оперативной памяти DDR5. Это Intel 12, 13 и 14-го поколения либо Ryzen 7000. Сейчас флагманы AMD и Intel примерно сопоставимы по мощности, но в разных программах и задачах лидеры разные.

Для сравнения производительности поищите на «Ютубе» что-то вроде Intel Core i9-13900K professional workload или Ryzen 9 7950X 3ds Max test. Лучше искать на английском, так как выбор роликов будет шире, чем на русском.

Охлаждение. Здесь сэкономить не получится: топовые процессоры последних поколений сильно нагреваются, качественно охлаждать их способны только дорогие кулеры. Воздушные или водяные — не так уж важно, подходящие можно найти среди тех и других.

Среди воздушных могу посоветовать модели Thermalright: Frost Spirit 140 V3 или Peerless Assassin. Или классику — Noctua NH-D15, но такой будет стоить примерно втрое дороже при сравнимой эффективности.

Среди «водянок» можно брать любую модель с большим радиатором на 360 мм — с тремя вентиляторами в ряд. Среди производителей присмотритесь к ID Cooling, Arctic, Lian Li или Asus.

Оперативная память. Ее много не бывает — для рабочих задач стоит рассматривать от 32 Гб. Тогда точно хватит памяти, чтобы компьютер мог быстро ворочать массивные модели или библиотеки текстур. А вот максимальная скорость не обязательна — для DDR5 хватит 5600 или 6000 МГц.

Если решите брать компьютер с более старым процессором и DDR4, имейте в виду, что апгрейд этой системы вам уже не светит. Если поймете, что для ваших целей хватит Ryzen 5950X, то память к нему можно брать со скоростью 3600 МГц, этого вполне хватит.

Видеокарта. Она нужна с большим запасом видеопамяти — не менее 12 Гб. Сейчас это требование справедливо и для игр, и для рабочих задач. Вам потребуется одна видеокарта — объединять две или больше в массивы SLI сейчас не имеет смысла.

Конкретный уровень видеокарты зависит от масштаба и специфики ваших проектов — для монтажа видео в целом хватит и RTX 3060, а для профессионального создания спецэффектов для фильмов-блокбастеров не хватит и RTX 4090. Для обучения нейросетей лучше всего годятся старшие видеокарты Nvidia — RTX 4080 и RTX 4090.

Карты AMD Radeon стоят дешевле и располагают большими объемами памяти, чем аналоги от Nvidia. Но у них нет дополнительных тензорных блоков для ускорения работы нейросетей, а в драйверах часто не хватает поддержки нужных технологий рендеринга.

Накопитель — только SSD. Современные твердотельные диски сейчас бывают достаточно доступными, чтобы можно было без сожалений забыть о шумных, громоздких и медленных винчестерах HDD.

Для установки системы приложений используйте быстрый накопитель NVMe Gen4 со скоростью от 5000 до 7000 МБ/с. Для постоянного хранения данных можно установить еще один-два таких накопителя — или, если окажется дороговато, можно сэкономить, взяв SATA-диски формата 3,5".

Блок питания. Понадобится мощный — желательно взять модель с хорошим запасом, например 1000 Вт. Среди производителей ориентируйтесь на Super Flower, Bequiet, Corsair и Silverstone. Они дорогие, но даже модели из младших линеек у них собраны качественно и из хороших материалов.

Редакция
Приходилось собирать ПК для рендера и работы с нейросетями? Поделитесь опытом:
Комментарии проходят модерацию по правилам журнала
Загрузка
0

400 тыщ для рабочего ПК маловато, надо бы тыщ 600 лол

10

Ник, автор же пояснил, что "рабочий под нейросети".

4

Ну это такое широкое понятие, что тут и карта за миллион подходит (Нвидия Тесла). Скорее всего, сам не знает, что ему надо

9
Герой статьи

10.01, 09:06

Ник, если важны подробности, то я работаю с SD и его вариациями, делаю анимации в различных плагинах, делаю симуляции частиц в 3д, просто куча видео рендера. Недавно затестил новую модель, которая адекватно работает в реальном времени на бытовых карточках не ниже 4080 https://huggingface.co/spaces/radames/Real-Time-Latent-Consistency-Model. Профессиональные карты для обучения больших LM моделей мне не нужны и они не вписываются в бюджет 400к. Поэтому нет, я знаю что мне нужно )

2

Кир, у меня фантазия выше GeForce RTX 4070 не простирается :), а это бюджет до 200 тыщ рублей

0

Lexa, ну кста, зависит от нейронок, потому что, сюрприз, некоторые лучше работают на радеонах

1

Только в маркетинговых материалах AMD, к сожалению.

1
Герой статьи

10.01, 09:01

Ник, кто-то может работать и на raspberry pi

В современных реалиях собрать комп в около топовой комплектации (без всяких побрякушек лишних, ориентируясь исключительно на мощность) дешевле 350к - очень сложно

0

Кир, отнюдь, " собрать комп в около топовой комплектации (без всяких побрякушек лишних, ориентируясь исключительно на мощность)" - это меньше 200 тыщ: https://3dnews.ru/1098149/kompyuter-mesyatsa-itogi-2023-goda

Другое дело, что вы, получается, профессионал и у вас свои потребности.

0
Герой статьи

10.01, 12:29

Ник, 350 - это по моим требованиям, к скоростям ssd для больших массивов данных, к количеству оперативы для всех программ, запущенных одновременно, к карточке, которая 50% бюджета стоит )

0
0

Не понятно, что вкладываться в рабочий... а так берёшь 4090 с большим кешбеком в мегамаркете, а дальше все остальное. Что больше нравится. Можно и в кеш бек спокойно уложиться

3
0

Под рендоры однозначно nvidia с ее cuda. "Переводчик" от Amd пока так нигде и не внедрили. Есть смысл брать тогда из рабочего сегмента карты типа "A" серии там по деньгам смотреть надо. По процам однозначно многоядерник с хорошими ядрами, а не доп. ядрам от пенька. В этом случае AMD будет лучше со своими Threadripper, опять таки смотрим на цену и колво ядер. По материнкам тут выбор не так велик и скорее всего будет заказ из зарубежа типо матери от Asus WS. Памяти чем больше тем лучше, ибо локальные нейронки могу жрать ее тоннами в зависимости от модели обучения. БП берем от сертифика Gold и от 1 киловата(seasonic, phanteks, superflower и тп.) если комп будет 24/7 в нагрузке. Ssd m2 однозначно samsung 980 pro или 990, Kingston kc3000 (не меньше 2тб под активные проекты), hdd по 2x4tb в raid. Корпус любой куда это все влезет. Вертушки Arctic. Охлад однозначно вода на 3 секции или кастом.

2
0

Собирать ПК для работы с современными нейросетевыми моделями — глупая и бессмысленная задача. Возможно для обучения и хватит гигабайт 16-24, но это все так, поиграться. Проще оплачивать облако.

А вообще работать надо на ресурсах предоставленных работодателем ;)

2
0

Под нейросети надо много видеопамяти, а такие видюхи сами по себе стоят больше 400к. Собирать само собой на воде.

1
0

За спец-видяшку не скажу, но исходя из бюджета предлогаю собирать на базе Intel i9 12900. ОЗУ 64-128гб до 4800мгц (или до 5600мгц с запасом для грейда на 14900), на охлад цп вода с отводом выше 250 tdp. Шустрый SSD m.2. Если видяха будет ~200т.р. то вроде. За АМД не шарю, но возможно что-то по интереснее собрать выйдет за те же деньги...

1
0

https://pc-builds.com/ru/bottleneck-calculator/
Узко см. для моника ... Без смазки ...

0
0

Берете Amd Instinct ,и собираете.

0
0

Даже недорогая конфигурация Именно этой карты может дать неплохие результаты.

0
0

Процы нынче все хороши, а для нейросетей различия AMD/Intel вообще неважны. Но я бы посмотрел на AMD, так как у них лучше техпроцесс.
Надо сосредоточиться на GPU. А там вариантов немного: 4090 или 4080, можно несколько.

0
0

Это невозможно. Одна 4090 сейчас стоит 200к

0
0

24.11.23, 06:37

Отредактировано

Можно взять rtx 4080 на 16 гб intel core i7 13700kf Материнская плата на чипсете z790 блок питания 1,2 киловата be quiet и какой нибудь продуваемый корпус

0
0

Как сказали други комментаторы тут нужна профессиональная видеокарта AMD Instinct/Nividia Tesla Quadro

0
0

Две 4090 для нейронок вообще не лишние. Правда любой консьюмерский билд с ними будет костыльным.

0
Герой статьи

11.01, 10:47

Андрей, а как они в паре работать будут? Я смотрел видео, где их по фану собирают в одну сборку, но кажется особо смысла в этом нет

0

Для рендеринга/продакшна во многих задачах тоже нет принципиально не решаемых проблем, не позволяющих воспользоваться двумя картами одновременно. Но там всё от софта зависит.

0

Большинство фреймворков позволяют работать с несколькими картами, можно при применении разные слои между ними раскидать или при обучении размер батча увеличить, промежуточные результаты/градиенты либо по PCIe между картами пересылаются, либо на CPU обрабатываются. В целом это почти то же самое что и распределенное обучение. Базовую современную LLM'ку на таком целиком не обучишь, но вот LoRA/QLoRA для неё же - вполне. Или SD зафайнтюнить. Можно и на одной карте, но на двух картах будет в два раза быстрее или со в два раза большим batch size. И в 48Гб памяти можно (почти) в два раза большую LLM для инференса загрузить.

0

Ну и основное - собственно тестировать распределенное обучение при обработке проще с двумя картами, чем с одной :-).

(потом на серверах всё равно придется тестировать, но большая часть багов ловится и локально)

0
0

Простите, а чего про тредриперы забыли раз говорим про рабочие задачи? Да и эпик какой можно взять на 32-64 ядра. А т.к. контроллер памяти восьмиканальный, то и ддр4 обгоняет вашу ддр5 двухканальную. Киловаттник? На озвученную 3060 с 5950 честных 500вт хватит. Биквит? Корсар? А ничего что они сами блоки питания не производят? Для корсара например CWT и другие именно производители их клепают..

0

Сообщество