واحدة من أفضل الطرق لتقليل قابلية التعرض لسرقة البيانات أو غزوات الخصوصية عند استخدام نموذج اللغة الاصطناعية أو التعلم الآلي لغوية كبيرة ، هو تشغيل النموذج محليًا. بناءً على النموذج الذي تختار تشغيله ، لا تحتاج حتى إلى أقوى نظام في العالم – على الرغم من أنه يساعد.
فيما يلي كيفية إنشاء جهاز كمبيوتر ل AI وأعباء عمل التعلم الآلي ، بحيث يمكنك الحفاظ على بياناتك آمنة وخاصة ، والتأكد من أن الذكاء الاصطناعى جاهز دائمًا وينظرك.
ماذا يحتاج جهاز كمبيوتر AI؟
لا تختلف أجهزة الكمبيوتر التي أجراها منظمة العفو الدولية اختلافًا كبيرًا عن أجهزة الكمبيوتر العالية التي تعمل بالمهام المختلفة ، على الرغم من أن لديها بعض المتطلبات الغريبة التي تعني أن بناء نظام مع وضع في الاعتبار يختلف قليلاً عن بناء كمبيوتر قوي للألعاب.
على الرغم من أن العديد من شركات تصنيع وحدة المعالجة المركزية الكبرى تحدثوا كثيرًا في العام الماضي حول المعالجات العصبية وكيف يمكن أن يكون ذلك ، إلا أنهم يميلون فقط إلى تقديم عدد قليل من 10 من قمم (تريليونات العمليات في الثانية). قد يبدو ذلك كثيرًا ، حتى تكتشف أن NVIDIA RTX 4090 يمكنه تقديم أكثر من 1300 قمم.
باختصار ، بالنسبة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي ، فإن وحدة المعالجة المركزية أقل أهمية بكثير. على الرغم من أن المعالج السريع مفيد دائمًا ، وسيقوم وجود الكثير من النوى بتسريع أعباء عمل التعلم الآلي الخاص بك ويضمن أن يظل النظام وظيفيًا حتى عند العمل الجاد ، فإن القدرة الحصانية الحقيقية تأتي من بطاقة الرسومات.
لذلك نحن نبحث عن وحدة معالجة الرسومات القوية ، ويفضل أن يكون ذلك مع الكثير من ذاكرة الفيديو ، والكثير من ذاكرة النظام عندما لا يكون ذلك كافيًا ، وبعض التخزين المحلي الموسع والسريع. وهذا يعني أيضًا أننا بحاجة إلى لوحة أم راقية. على الرغم من أن هذا لن يمنحنا أي أداء إضافي لمنظمة العفو الدولية في حد ذاته ، إلا أن اللوحة الأم ذات المستوى الأعلى تضمن الطاقة السلسة لوحدة المعالجة المركزية و GPU ، بالإضافة إلى إضافة دعم لبطاقات الرسومات المتعددة إذا كنت ترغب حقًا في تسريع مهام التعلم الآلي ، ، أو تشغيل أكثر من واحد بالتوازي.
خارج ذلك ، يمكنك وضعه في أي حالة تريد ، مع مصدر طاقة كبير وبعض التبريد الجيد للحفاظ على تشغيل النظام دون ارتفاع درجة الحرارة والخنق. قد تتضمن بعض الكفاءة العالية من خلال السحب المنخفض للتقاط الطاقة للحفاظ على انخفاض تكاليف الجري-ولكن هذا يتحرك بديهية لاختيارات GPU المتطورة لدينا. سننظر أيضًا في قابلية الترقية في المستقبل.
وحدة المعالجة المركزية
عادةً ما تكون وحدة المعالجة المركزية هي قلب جهاز كمبيوتر ، سواء تم استخدامه للألعاب أو العمل المكتبي أو البث أو تحرير الفيديو. ولكن على الرغم من أنه لا يزال يلعب دورًا في تعلمنا الآلي ، وهو جهاز كمبيوتر AI ، فإنه ليس Lynchpin.
ومع ذلك ، فأنت تريد واحدة حديثة بها الكثير من النوى ويفضل أن يكون مسارًا قويًا للترقية للمستقبل أيضًا. تحقيقا لهذه الغاية ، نوصي AMD Ryzen 9950x. إنها واحدة من أحدث وحدات المعالجة المركزية لـ AMD مع 16 نوى ودعم لـ 32 موضوعًا. إنها قوة منخفضة نسبيًا لمثل هذا وحدة المعالجة المركزية المتطورة أيضًا ، وستمنحك الكثير من المجال لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة الخاصة بها ، أو دعم النظام الذي يقوم بتدريبهم على وحدة معالجة الرسومات الوحشية.
إذا كنت تريد بديلاً أكثر بأسعار معقولة ، فإن الجيل الأخير من 7950X لا يزال قادرًا على القدر من القدر ، وحوالي 100 دولار أرخص ولا يزال يقدم أداءً ممتازًا. إذا كنت أكثر من محبي Intel ، ففكر في Core Ultra 9 285k أو Core Ultra 7 265k ، لديهم الكثير من القوارب من النوى والكفاءة المثيرة للإعجاب ، وكذلك معالجهم العصبي على متن الطائرة.
اللوحة الأم
نادراً ما تكون اللوحة الأم هي العنصر الأكثر إثارة في أي جهاز كمبيوتر بناء مخصص ، ولكن مع وجود جهاز كمبيوتر من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، فإنه يلعب دورًا أكبر مما تعتقد. تريد شيئًا مع VRMs قوي ومستقر للتعامل مع كل القوة التي سيتعامل معها هذا النظام. من الناحية المثالية ، تريد دعم PCIexpress 5 لأسرع سعة تخزين ، ولا يؤلمني دعم بطاقات الرسومات المتعددة إذا كنت ترغب في مضاعفة وحدات معالجة الرسومات التدريبية الخاصة بك.
أو يمكنك الحصول على أي لوحة أم قديمة لأنها ربما ستفعل. أنا أتعامل مع من يريد أن ينفق ما يقرب من 1000 دولار على اللوحة الأم؟ ولكن في نهاية المطاف ، قد يكون أي شيء خارج نماذج الطابق السفلي المتصاعدة كافيًا ، فقط تأكد من أنه يحصل على الميزات التي تريدها لنوع ميزانيتك.
تأكد أيضًا من الحصول على واحدة تتناسب مع وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك. إذا كنت في شك ، تحقق مزدوج قبل الشراء.
بطاقة الرسومات
إذا كنت ستغرق ميزانيتك في أي مكون في أجهزة الكمبيوتر الشخصية الخاصة بـ AI و Machine Learning ، اجعلها بطاقة الرسومات. عندما تقوم بتدريب نماذج لغة كبيرة ، أو حتى مجرد تشغيل نماذج كبيرة ومعقدة ، فأنت بحاجة إلى بطاقة رسومات قوية. لديهم VRAM لتخزين النموذج على البطاقة نفسها ، والآلاف من النوى المعالجة المتوازية لتشغيله بالفعل.
إذا لم يكن لديك الكثير من الميزانية لتجنيبها ، فابحث عن بطاقة مثل NVIDIA RTX 3060 12GB – يمكنك الحصول على ذلك مقابل حوالي 300 دولار في وقت كتابة هذا التقرير. ومع ذلك ، إذا كنت ترغب حقًا في دفع تدريب الذكاء الاصطناعى أو تشغيل بعض النماذج الأكثر تقدماً ، فكلما يمكنك الذهاب ، كان ذلك أفضل. RTX 5090 هي أفضل بطاقة رسومات في العالم في الوقت الحالي ، ولكن من الصعب للغاية الحصول عليها.
بدائل الجيل الأخير ليست سهلة العثور عليها أيضًا ، لذلك قد تحتاج إلى الانتظار قليلاً. كان أفضل ما يمكن أن نجده في وقت كتابة هذا التقرير هو RTX 3090 المتجدد مقابل 1500 دولار ، أو 4070 Ti Super مع 16 جيجابايت من VRAM.
ماذا عن AMD؟ لسوء الحظ ، على الرغم من أن مسرعات AMD من الذكاء الاصطناعى رائعون للألعاب ، إلا أنها لا تتنافس مع Cuda و Tensor Cores لمهام الذكاء الاصطناعى حتى الآن. ربما سيتغير ذلك ، ولكن الآن إذا كنت ترغب في إنشاء جهاز كمبيوتر AI ، فإن NVIDIA GPUS هي الخيار الأفضل.
ذاكرة
يمكنك min-max performance مع الذاكرة ، لكنها لن تحدث فرقًا كبيرًا في جهاز كمبيوتر AI. أفضل شيء يمكنك القيام به هو التأكد من أن لديك الكثير من الذاكرة السريعة وعدم التفكير فيها – إلا إذا كنت في رفع تردد التشغيل.
احصل على طقم 64 جيجا بايت من ذاكرة 6400 ميجاهرتز من شركة تصنيع رئيسية مثل Corsair أو Kingston أو G-Skill أو Patriot أو TeamGroup. أي شيء أسرع وعليك أن تبدأ في التعديلات في الإعدادات لتحقيق أقصى استفادة منها. من الأفضل التأكد من أن لديك ما يكفي.
تخزين
يعد الكثير من التخزين السريع مفيدًا لأجهزة الكمبيوتر التي تعلّم AI و Machine Learning حتى يتمكنوا من التعامل مع جميع بيانات التدريب التي ستقوم بها. لحسن الحظ ، فإن التخزين الحديث أسرع وأرخص من أي وقت مضى ، بحيث يمكنك الاستيلاء على العديد من terabytes من تخزين PCIE 5 SSD لبضع مئات من الدولارات.
أي من أسماء العلامة التجارية الرئيسية سيفعل SSDs هنا ، ولكن كما هو الحال مع الذاكرة ، فقط تأكد من أن لديك الكثير منها.
قوة
مستلزمات الطاقة هي منطقة واحدة لا تريد أن تحاول التجويف والتوفير. يتأكد مصدر الطاقة الجيد من أن جهاز الكمبيوتر الخاص بك بأكمله باهظ الثمن يبقى بصحة جيدة على المدى الطويل. احصل على 1،200W + Titanium أو Platinum PSU من واحدة من العلامات التجارية الرئيسية PSU وستكون لديك خيار قوي. EVGA ، Corsair ، Seasonic ، FSP ، Thermaltake ، Enermax ، Superflower ، أو Bequiet! هي خيارات رائعة.
ضع كل شيء معًا
إذا أمسكت بجميع الأجهزة المذكورة أعلاه ولكنك تريد بعض النصائح حول كيفية بناء الشيء فعليًا ، فقد قمنا بتغطيتك. بمجرد الانتهاء من ذلك (أو كان لديك شخص آخر يبنيه من أجلك) ، ستكون خارجًا وتشغيلًا باستخدام جهاز كمبيوتر أقوياء قوي وقادر للغاية على التعلم الآلي.