Deep learning (1000€)

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dgcross

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Avrei bisogno di creare una configurazione per deep learning. Il budget è indicativo e l'ho messo perché obbligatorio da regolamento, ma non è scolpito nella pietra.
Posseggo già:
- case
- alimentatore (Be Quiet! Power Zone 650W)
- SSD m.2
- periferiche

Sul PC installerò Linux come SO e dovrò accedervi anche da remoto. Userò principalmente Python e TensorFlow (o simili).

La mia idea era di comporre la configurazione come segue:
- Ryzen 2600 o 2500X (a meno che non ricicli un 1600 che già ho)
- Sulla MoBo io mi son trovato bene con le ASRock per cui pensavo alla X470 Master SLI
- 2x8 GB di RAM (bastano? o meglio andare di 2x16?)
- 1x RTX 2070

Vorrei però lasciare aperta la possibilità di affiancarci una seconda GPU più avanti nel caso in cui una sola si rivelasse insoddisfacente (per questo una MoBo X470, perché le B450 non supportano 2 GPU in modalità PCIe x8)
 
Non sono sproporzionati per una configurazione fino a 2 GPU? mi era parso di capire così leggendo un po' in giro online.

Avevo pensato al 1920X per una configurazione pronta fino a 4 GPU, ma poi ho pensato che probabilmente non mi servirà a breve una tale potenza di calcolo
 
dgcross ha detto:
Non sono sproporzionati per una configurazione fino a 2 GPU? mi era parso di capire così leggendo un po' in giro online.

Avevo pensato al 1920X per una configurazione pronta fino a 4 GPU, ma poi ho pensato che probabilmente non mi servirà a breve una tale potenza di calcolo
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Non sono pratico di deep learning, ma stiamo parlando di machine learning, etc.
Perchè usi la GPU per fare calcoli? Ti servono calcoli matematici?
 
sì deep learning è un sottoinsieme del machine learning, ma mentre per il machine learning basta il processore (almeno al livello a cui lo faccio io), per il deep learning (reti neurali) ho toccato con mano che ad usare una GPU gli script girano in un decimo del tempo (circa).
Per lavoro mi troverò a dover allenare delle reti neurali quindi una macchina così mi sarebbe utile
 
Dire deep learning è generico. Dipende che cosa devi farci e a che livello. Io proferisco affittare una macchina su aws ( la prendi con una k80 e ci alleni una rete con coco in poche ore) quando devo fare roba seria o usare google colab per cosette semplici.
 
AWS et similia potrebbero non essere una strada percorribile (ma indagherò ulteriormente)

In che senso deep learning è generico? Dovrò addestrare reti che andranno create e ottimizzate per specifici task. Cambia molto da rete a rete l'HW necessario?
Ti posso dire che inizialmente credo saranno soprattutto autoencoders, ma anche convolutional e LSTM.
Più difficile un impegno (almeno nel medio termine) in compiti di reinforcement learning.
è più preciso o ancora troppo generico?
 
dgcross ha detto:
AWS et similia potrebbero non essere una strada percorribile (ma indagherò ulteriormente)

In che senso deep learning è generico? Dovrò addestrare reti che andranno create e ottimizzate per specifici task. Cambia molto da rete a rete l'HW necessario?
Ti posso dire che inizialmente credo saranno soprattutto autoencoders, ma anche convolutional e LSTM.
Più difficile un impegno (almeno nel medio termine) in compiti di reinforcement learning.
è più preciso o ancora troppo generico?
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Principalmente dipende da quanto complesse sono le reti che vai ad addestrare. Se dovessi fare delle RNN a molti livelli è inutile spendere soldi in una macchina casalinga. Se si parla di CNN "semplici" allora si. Per dirti che se devi fare reti tipo un vgg16 va bene ma se devi fare delle reti che secondo te sono molto più complesse di vgg resnet ecc io personalmente ti sconsiglio le macchine casalinghe.
 
Il mio scopo è lavorativo, però sto iniziando ora quindi avendo pochissima esperienza pratica oltre a quella della tesi mi è difficile capire quanto grandi e complesse dovranno essere le reti per raggiungere gli scopi prestabiliti.
Il problema dei servizi tipo AWS è che alcuni clienti sono molto gelosi dei dati e non approverebbero l'utilizzo del cloud. Da qua l'esigenza di una macchina casalinga, che poi sarebbe la macchina di una startup più che mia personale, il cui costo degli eventuali upgrade potrebbe essere scaricato sulle varie commesse.
 
dgcross ha detto:
Il mio scopo è lavorativo, però sto iniziando ora quindi avendo pochissima esperienza pratica oltre a quella della tesi mi è difficile capire quanto grandi e complesse dovranno essere le reti per raggiungere gli scopi prestabiliti.
Il problema dei servizi tipo AWS è che alcuni clienti sono molto gelosi dei dati e non approverebbero l'utilizzo del cloud. Da qua l'esigenza di una macchina casalinga, che poi sarebbe la macchina di una startup più che mia personale, il cui costo degli eventuali upgrade potrebbe essere scaricato sulle varie commesse.
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SI, ma se ti occorre potenza di calcolo o spendi na barca di soldi o ricorri a soluzioni come AWS.
Qual è il problema dei dati?
 
barca di soldi ovvero? perché leggendo in giro mi è parso di capire che una 2070 è già discreta e che una 2080 ti andrebbe bene per la maggior parte degli utlizzi in questo ambito.

Mi trovo a maneggiare dati di aziende che pare mi facciano un favore a darli a me, se dicessi loro che uso servizi cloud per trattarli non sarebbero affatto contenti (sarà ignoranza, paura immotivata o altro, ma son così).

Poi chiaro, se mi dite che non c'è alternativa a una macchina con 8 Nvidia V100 e che con delle RTX si può poco più che giocare dovrò trovare il modo di convincerli
 
dgcross ha detto:
barca di soldi ovvero? perché leggendo in giro mi è parso di capire che una 2070 è già discreta e che una 2080 ti andrebbe bene per la maggior parte degli utlizzi in questo ambito.

Mi trovo a maneggiare dati di aziende che pare mi facciano un favore a darli a me, se dicessi loro che uso servizi cloud per trattarli non sarebbero affatto contenti (sarà ignoranza, paura immotivata o altro, ma son così).
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In base alla natura dei dati potrebbero anche avere ragione loro.
 
per quello che ho avuto tra le mani ora direi che anche li pubblicassi con tanto di annunci non se li filerebbe nessuno, ma per comodità applicano la stessa politica a tutti i dati, sensibili e meno sensibili
 
dgcross ha detto:
per quello che ho avuto tra le mani ora direi che anche li pubblicassi con tanto di annunci non se li filerebbe nessuno, ma per comodità applicano la stessa politica a tutti i dati, sensibili e meno sensibili
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Sicuramente ti occorre almeno una macchina con 8 core 16 thread.
Poi per la GPU ora non saprei perchè non è mio campo il deep learning, ma una rtx dovrebbe andare bene (aspetta consigli da gente esperta però)
--- i due messaggi sono stati uniti ---
@dgcross guarda ci sono le macchina già presenti per questo scopo :)
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