Читать книгу PyTorch für Deep Learning - Ian Pointer - Страница 20

Wenn man sich ins Deep Learning stürzt, verspürt man den Drang, sich ein Rechenmonstrum zusammenzustellen. Sie können Tage damit verbringen, sich verschiedene Arten von Grafikkarten anzusehen, die verschiedenen Speichertypen in Erfahrung zu bringen, die mit Ihrer CPU kompatibel sind, die beste Art von Speicher zu kaufen und zu durchdenken, wie groß ein SSD-Laufwerk im Rahmen Ihres Budgets sein mag, damit Sie so schnell wie möglich auf Ihre Festplatte zugreifen können. Auch ich war davor nicht gefeit; ich habe vor ein paar Jahren einen Monat damit verbracht, eine Liste mit Komponenten zu erstellen und einen neuen Computer auf meinem Esstisch zusammenzubauen.

Mein Rat – vor allem wenn Sie neu in die Welt des Deep Learning einsteigen – lautet: Tun Sie es nicht. Sie können leicht mehrere Tausend Euro in einen Rechner investieren, den Sie möglicherweise gar nicht so oft benutzen. Stattdessen empfehle ich Ihnen, dieses Buch mithilfe von Cloud-Ressourcen (entweder in Amazon Web Services, Google Cloud oder Microsoft Azure) durchzuarbeiten und erst dann über den Bau eines eigenen Rechners nachzudenken, wenn Sie das Gefühl haben, dass Sie einen eigenen Rechner für den 24/7-Betrieb benötigen. Sie müssen in keiner Weise große Investitionen in Hardware tätigen, um den Code in diesem Buch ausführen zu können.

Unter Umständen werden Sie nie in die Lage kommen, einen maßgeschneiderten Rechner für sich selbst bauen zu müssen. Es gibt sicherlich Fälle, in denen es billiger sein kann, einen maßgeschneiderten Rechner zu bauen, insbesondere wenn Sie wissen, dass sich Ihre Berechnungen immer auf einen einzigen Rechner (mit bestenfalls einer Handvoll GPUs) beschränken werden. Wenn Ihre Berechnungen jedoch allmählich mehrere Rechner und GPUs erfordern, erscheint die Cloud-Lösung attraktiver. Angesichts der Kosten für die Zusammenstellung eines maßgeschneiderten Rechners würde ich vor einem möglichen Kauf lange und intensiv nachdenken.

Falls es mir nicht gelungen ist, Sie vom Bau Ihres eigenen Rechners abzubringen, finden Sie in den folgenden Absätzen Vorschläge dazu, was Sie dafür benötigen würden.