Как включается ик машинного обучения детский компьютер
Обновлено: 03.07.2024
В сфере Data Science мощное железо с серверным уровнем производительности – необходимый инструмент. Да и в перспективе собственные мощности обходятся куда дешевле, особенно учитывая необходимость постоянного хранения датасетов.
Выбор комплектующих
Большая часть фреймворков адаптируется под карты NVIDIA с их замечательными ядрами CUDA, которые пока никто заменить не смог. Что касается процессора, то выбор тут очевиден – Intel с максимальным количеством ядер и возможностью разгона. Так можно получить хорошую производительность в однопоточных и многопоточных вычислениях. К материнской плате также есть особые требования – это, желательно, 4 канала памяти (чтобы раскрыть потенциал процессора) и хорошее охлаждение на главных узлах питания.
Излишняя мощность не будет вам обузой. Вы всегда сможете предоставлять услуги для облачных вычислений другим специалистам, которые работают с машинным обучением. Все свободное время и даже в ваш отпуск компьютер будет приносить деньги. Хорошая система водяного охлаждения сделает работу бесшумной и позволит не прерывать процесс обучения 24/7.
Видеокарта
Производительность карты при машинном обучении напрямую зависит от скорости и объема памяти, а также от количества ядер CUDA. Такие платформы, как PyTorch, MXNet, TensorFlow, а также основанные на их принципах гибриды используют библиотеки для GPU ускорения, например, cuDNN, DALI и NCCL. Это помогает ускорить обучение с использованием одного или нескольких GPU.
В таблице – характеристики всех топовых решений от NVIDIA.
Quadro GV100
Это самый мощный графический ускоритель на данный момент, она разработана именно для обслуживания и обучения нейронных сетей. Главным преимуществом является память, ее объем и скорость доступа. Из недостатков можно выделить цену и отсутствие RT ядер.
Quadro RTX 8000
Топовое решение для инженеров, огромное количество памяти и прекрасная производительность. Недостаток – цена, не совсем оправданная для Data Science, так как вы переплатите за целый мешок технологий, созданных специально для работы с трехмерной графикой и инженерными программами.
Quadro RTX 6000, 5000, 4000
Три инженерных видеокарты с относительно высоким уровнем производительности. Цена все так же высокая. По сравнению с игровыми решениями, конечно.
TITAN RTX
Плавно подходим к оптимальным решениям для машинного обучения не инженерной направленности. По производительности эта карта сравнима с Quadro RTX 6000, но стоит в несколько раз дешевле. Причем использование двух и более TITAN RTX даст вам больше производительности, чем одна Quadro RTX 6000. Недостаток – отсутствие полноценной поддержки профессиональных драйверов и ПО от NVIDIA для инженерии и работы в трехмерной среде.
RTX 2080 Ti и 2080 SUPER
Топовые игровые видеокарты, которые оборудованы теми же аппаратными решениями, что и их профессиональные «коллеги», но драйвера больше заточены под игры. Хотя их совместимость с фреймворками не ставится под сомнение. Вывод: две RTX 2080 Ti мощнее, чем одна TITAN RTX, хотя стоимость такого решения также будет выше примерно на 1000$.
Процессор
Для машинного обучения необходимо много оперативной памяти. Чтобы ускорить доступ к ней, необходим процессор, который поддерживает четыре канала, а не 2, как в обычных пользовательских решениях. На данный момент среди не серверных решений на рынке есть прекрасный вариант – Intel Core i9. Много ядер, многопоточность, поддержка 4 каналов памяти, хорошая частота и возможность разгона.
Выбор конкретной модели – вопрос бюджета, чем больше ядер и частоты – тем лучше. Также стоит отметить, что желательно иметь возможность разгона для кратковременного увеличения мощности.
Оперативная память
Лучше всего использовать высокочастотную память DDR4, она не такая дорогая и даст вам хороший прирост мощности. 4 канала на процессоре – значит, 8 слотов на материнской плате. Минимум, который стоит ставить на компьютер для машинного обучения, – это 32 Gb, но чем больше – тем лучше. Лучше занять все слоты, чтобы обеспечить каждому ядру процессора максимально быстрый доступ к памяти. Максимально возможный объем памяти для i9 – 256 Gb.
SSD
Быстрый доступ к датасетам нужно обеспечить, чтобы работа накопителя не замедляла остальные элементы компьютера. Новые SSD m.2 дают возможность доступа к данным на скорости до 3,5 Gb в секунду. Не обязательно хранить на них всю информацию, можно поставить один SSD и расширить объем памяти дополнительным HDD. Причем необязательно ставить HDD в систему, можно подключить его к локальной сети, снабдив статичным IP адресом, и вы сможете получить к нему доступ с любого устройства, подключенного к интернету.
РЕШЕНИЯ ОТ HYPERPC
HYPERPC PRO T
HYPERPC PRO T – это серия рабочих станций, основанная на картах NVIDIA TITIAN RTX.
HYPERPC PRO T5 STUDIO – базовая модель линейки. Она работает на базе процессора Intel Core i9-10900X, это 10 ядер и 20 потоков на частоте 3700 МГц в штатном режиме и до 4700 МГц с функцией Turbo Boost. Материнская плата ASUS WS X299 PRO SE имеет 8 слотов памяти, которая работает в четырехканальном режиме. Стандартная сборка оборудована 64 Gb памяти (4х16Gb HyperX Predator RGB DDR4-3200), что позволяет оставить свободным 4 слота под будущий апгрейд. Тут установлено два накопителя – 1TB Samsung 970 EVO Plus и 4TB Seagate BarraCuda, а это быстрый доступ к данным и неограниченное пространство для хранения результатов вашей работы.
Детский обучающий компьютер Joy Toy модель 7006. Сама бы некогда не купила.Есть варианты обучающих компьютеров намного лучше.
Предлагаю Вашему вниманию Детский обучающий компьютер Joy Toy модель 7006, который нам подарили на третий день рождения родственники.
Игрушка я Вам скажу так себе, сама я бы ребенку ее никогда не купила. Но давайте обо всем попорядку.
Упаковка.
Компьютер был упакован в картонную коробку, с ручкой для удобства переноски. На упаковке содержится информация о производители и возможностях данной игрушки. К компьютеру прилагается инструкция. Категория игрушки 3+.
Начну с того, что компьютера Joy Toy Арт. 7006 внешне не совсем похож на ноутбук, больше на вафельницу. Изготовлен полностью из пластика, очень лёгкий, есть ручка ребёнок может носить его как чемоданчик. Качество игрушки не навысоте, хрупкий, переживет едва ли пару падений.Работает только от 3-х батареек типа АА, шнура электропитания в комплекте нет.
Крышка легко защёлкивается на язычек, а вот открывается сложно, ребенок трех лет сам не справится нужна помощь взрослого.
Дисплей.
Компьютер оснащён очень маленьким жидкокристалическим черно-белым дисплеем.Графика кубиками, как на тетрисе.Из за этого многие картинки трудно разобрать. Только зрение портить ребенку. Экран поворачивается на 180º, можно сложить пополам.
Вокруг дисплея располагаются кнопки с шестью программи обучения и нумерация пяти заданий. Кнопки очень маленькие, ребенку раннего возраста трудно нажимать. Еще здесь располагается кнопка подтверждения действия (при выборе программ или заланий) и джойстик. (четыре кнопки).
На клавиатуре расположены удобные кнопки на русском языке, на кнопках с цифрами расположены еще и нотные знаки.Нажимаются легко, если нажать сильно - могут запасть. Сверху приведены программы и задания, как памятка.
Маленькая и плоская, шнура практически нет, из своего отсека не вынимается.Используется только во время игр, выполняет функции движения верх/ низ, право/ лево и кнопка Ок.
При включении или выключение компьютера на дисплее появляется анимация в виде инопланетянина и голосовое приветствие/ прощание. Озвучин женским голосом. Динамик дребижит, звук не чистый противно слушать. Хорошо, что хоть регулируется.Ребенок первый раз увидев и услышав его испугался и закрыл дисплей ладошкой.
Программы обучающие.
Запустив компьютерв, нам предлагается выбрать одно задание из меню. Всего шесть программ и в каждой по четыре упражнения или игры.
1. Алфавит:
2. Слоги и слова:
3.Цифры
4. Ноты и звуки:
Из за плохого качества заука, выполнять задания и слушать мелодии нет желания.
5. Игры
6. Игры
Игры очень примитивные и простые, показав один раз ребенку трех лет, он сам быстро запоминает и пытается играть самостоятельно. Изображение оставляет желать лучшего, не всегда понятно, что изображено на экране. Поэтому играть не даю. Плюс игра сопровождается ужасными звуками.
Не думайте, что купив эту игрушку ребенку, вы освободите себе время, нет, на этом компьютере можно заниматься только с родителями. Так как для запуска и выполнения заданий нужно уметь читать. А так просто на клавиши потыкать, зачем тратить 2000 рублей, на этот компьютер.Мое мнение, этот компьютер возможно осознанно использовать с 4-5 лет.
Посоветуют ли я детский обучающий компьютер Joy Tоy своим друзьям ? Думаю, нет из за маленького экрана, не качественного изобретения и плохого звука, хотя свои обучающие функции выполняет.
Можно ли предсказывать исход киберспортивных турниров и решать взрослые задачи по анализу данных, если вы еще учитесь в школе? Этой весной благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее» запустил проект «Академия искусственного интеллекта», цель которого — дать возможность любому школьнику узнать больше о технологиях искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа больших данных, а также развить свои компетенции в программировании и математике. В рамках проекта в Университете ИТМО состоялись открытые уроки по машинному обучению и анализу данных для учеников 7-11 классов. Лектором выступил руководитель академии технологий и данных корпоративного университета Сбербанка Андрей Черток. Он рассказал, какие специалисты уже сегодня требуются на рынке труда, с чего стоит начать, чтобы погрузиться в область машинного обучения, и почему этим можно заниматься уже начиная с седьмого класса школы.
«Академия искусственного интеллекта» в Университете ИТМО
Открытые уроки по искусственному интеллекту прошли с 12 по 18 марта в семи городах страны: Иркутске, Ульяновске, Томске, Екатеринбурге, Иваново, Тюмени и Петербурге. Занятия провели сотрудники Сбербанка в рамках Недели высоких технологий и техпредпринимательства, партнером которой компания выступает в этом году.
В Петербурге занятия состоялись в Университете ИТМО, где для школьников провели два открытых урока. Первое — вводное — занятие предназначено для учеников 7-9 классов. Здесь ребята узнали об истории искусственного интеллекта, основных трендах сегодняшнего дня, о перспективах развития области машинного обучения и анализа данных, а также актуальных профессиях.
Что такое слабый искусственный интеллект и чем он отличается от сильного? Какие задачи на сегодняшний день компьютеры решают лучше людей? Как нейросети делают из любого снимка произведение искусства и какие сферы человеческой деятельности уже автоматизируются с помощью машинного обучения? Об этом и многом другом школьникам рассказал Андрей Черток, руководитель академии технологий и данных корпоративного университета Сбербанка.
Андрей Черток
На втором занятии, предназначенном для учеников 10-11 классов, лектор разобрал задачи начального уровня сложности, а также привел примеры кейсов, с которыми сталкиваются специалисты по анализу данных в ведущих компаниях страны. Например, сколько денег необходимо загружать в каждый из десятков тысяч банкоматов в разных городах России, чтобы оптимизировать деятельность банка? Решением подобных задач специалисты Сбербанка занимаются на практике.
Сегодня машинное обучение и анализ данных позволяет оптимизировать область медицинской диагностики, предсказывать мошеннические транзакции, вывести на новый уровень информационный поиск в интернете и многое другое. Примеров задач очень много, однако начать заниматься анализом данных можно еще в школе, отмечает Андрей Черток.
«Летом мы участвовали в "Сириусе", куда привозили реальные банковские задачи. И к нашему удивлению, школьники с ними вполне хорошо справлялись. Тогда мы заметили, что ничего не мешает тому, чтобы начать учить этому уже школьников. На всероссийском уровне для нас это первое мероприятие, но мы не будем на этом останавливаться, мы стремимся к тому, чтобы эта тема пришла в каждую школу. В будущем мы намерены развивать это движение, и сейчас мы видим, что многие школьники уже участвуют в большом количестве соревнований, хакатонах и в некоторых случаях побеждают», — говорит он.
Как начать заниматься машинным обучением?
Машинное обучение — это одна из тех немногих областей, в которых очень низкий порог входа. Тем более сегодня, когда в открытом доступе находятся библиотеки для машинного обучения, например, TensorFlow, разработанная компанией Google для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов. Чтобы начать заниматься машинным обучением и анализом данных, понадобится хорошая математическая подготовка и базовые знания Python. При этом жестких возрастных ограничений здесь нет, добавляет Андрей Черток. Уже сегодня некоторые ребята начинают осваивать языки программирования еще в средней школе.
«Мы специально сделали целую серию разных активностей для каждой аудитории. Такие лекции являются вводными, их могут без проблем смотреть не только ученики седьмых классов, но и шестых, даже пятых. Но, чтобы реально начать решать задачи, как минимум необходимо знать базовые языки программирования. Поэтому в этом случае мы ориентируемся на то, как сейчас развита система преподавания программирования в школах. В среднем, это седьмые классы и старше, хотя сейчас с компьютером знакомятся и раньше. Уже звучат идеи по обучению теории искусственного интеллекта дошкольников. Не исключено, что в будущем это тоже станет частью нашей жизни», — комментирует руководитель академии технологий и данных корпоративного университета Сбербанка.
Например, ученицы 10 класса МОУ «Гимназия» (Школа №4) в Киришах Екатерина Быкова и Ольга Петрова, которые пришли на открытые уроки, начали программировать на Phyton на школьных уроках информатики. Сегодня девушки также самостоятельно занимаются веб-дизайном и рассматривают несколько специальностей в области информационных технологий, с которыми перспективно связать дальнейшую карьеру.
Екатерина Быкова и Ольга Петрова
«Об этом мероприятии нам рассказали в школе, и так как мы обе хотим связать свое будущее именно с информатикой, поэтому, безусловно, захотели посетить лекцию. Сейчас мы уже занимаемся программированием и веб-дизайном, программируем на Python. Последнее — заслуга нашего учителя в школе, который сам интересуется языками программирования и дает нам дополнительные знания, — рассказывают они. — Сейчас действительно происходит автоматизация и цифровизация многих областей деятельности, поэтому заниматься компьютерными науками, темами, связанными с машинным обучением, на наш взгляд, довольно перспективно. Мы пока выбираем конкретную область, с которой планируем связать дальнейшую жизнь, однако узнать о новых профессиях всегда полезно. Сегодня мы узнали о профессии data scientist, которая также выглядит достаточно интересной».
Еще один участник открытого урока Александр Коков, ученик восьмого класса Президентского ФМЛ №239, несмотря на возраст, уже начал осваивать Pascal, Java и C++, причем последний — самостоятельно, с помощью онлайн-уроков.
Александр Коков
«О мероприятии я узнал на сайте школы и решил прийти, потому что это очень интересная тема. Действительно, за искусственным интеллектом будущее. Сейчас я занимаюсь робототехникой и программированием, — рассказывает он. — Как мне кажется, область, связанная с машинным обучением, анализом данных, близка робототехнике. Сейчас сложно сказать, к какой из этих сфер я склоняюсь больше: и программирование роботов, и работа в области анализа данных и машинного обучения — это в целом интересные и, на мой взгляд, перспективные направления».
Где школьники, которые хотят заниматься анализом данных, уже могут попробовать свои силы?
Открытые уроки — это часть нового просветительского проекта «Академия искусственного интеллекта», который реализует Сбербанк и благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее». Занятия проводят как сотрудники Сбербанка в Москве, Подмосковье и регионах России, так и сами учителя в школах по материалам, разработанным сотрудниками Сбербанка. Кроме того, вводные уроки по AI можно прослушать в любое удобное время на сайте проекта.
Помимо этого, проект дает возможность использовать полученные знания в ходе онлайн-соревнования, которое стартовало на платформе «Академии искусственного интеллекта» 5 марта. Его первая часть — это четыре учебные задачи, выполняя которые и двигаясь от простого к сложному, можно прокачать полученные навыки. А вторая включает выполнение задачи повышенного уровня сложности и предполагает разработку действующего алгоритма на материалах популярной компьютерной игры. Вплоть до 12 апреля участники смогут посоревноваться в решении реальной задачи, цель которой — предсказать исход турнира по Dota2. Сто лучших получат приглашение на хакатон, который пройдет 21 апреля в Москве.
Как отмечает Андрей Черток, в целом проект уже успел приобрести широкий охват. На сегодняшний момент уроки прослушали более 20 тысяч школьников. Он подчеркивает, что проект станет долгосрочным, в том числе за счет дальнейшего взаимодействия со школами страны.
В сфере Data Science мощное железо с серверным уровнем производительности – необходимый инструмент. Да и в перспективе собственные мощности обходятся куда дешевле, особенно учитывая необходимость постоянного хранения датасетов.
Выбор комплектующих
Большая часть фреймворков адаптируется под карты NVIDIA с их замечательными ядрами CUDA, которые пока никто заменить не смог. Что касается процессора, то выбор тут очевиден – Intel с максимальным количеством ядер и возможностью разгона. Так можно получить хорошую производительность в однопоточных и многопоточных вычислениях. К материнской плате также есть особые требования – это, желательно, 4 канала памяти (чтобы раскрыть потенциал процессора) и хорошее охлаждение на главных узлах питания.
Излишняя мощность не будет вам обузой. Вы всегда сможете предоставлять услуги для облачных вычислений другим специалистам, которые работают с машинным обучением. Все свободное время и даже в ваш отпуск компьютер будет приносить деньги. Хорошая система водяного охлаждения сделает работу бесшумной и позволит не прерывать процесс обучения 24/7.
Видеокарта
Производительность карты при машинном обучении напрямую зависит от скорости и объема памяти, а также от количества ядер CUDA. Такие платформы, как PyTorch, MXNet, TensorFlow, а также основанные на их принципах гибриды используют библиотеки для GPU ускорения, например, cuDNN, DALI и NCCL. Это помогает ускорить обучение с использованием одного или нескольких GPU.
В таблице – характеристики всех топовых решений от NVIDIA.
| Ядра CUDA | Ядра NVIDIA Tensor | Ядра NVIDIA RT | Количество памяти | Ширина шины памяти | Пропускная способность памяти | Производительность FP32 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Quadro GV100 | 5120 | 640 | нет | 32GB HBM2 | 4096 бит | 870,4 ГБ/с | 14.8 TFLOPS |
| Quadro RTX 8000 | 4608 | 576 | 72 | 48GB GDDR6 с ECC | 384 бит | 624 ГБ/с | 16.3 TFLOPS |
| Quadro RTX 6000 | 4608 | 576 | 72 | 24GB GDDR6 | 384 бит | 624 ГБ/с | 16.3 TFLOPS |
| Quadro RTX 5000 | 3072 | 384 | 48 | 16GB GDDR6 | 256 бит | 448 ГБ/с | 11.2 TFLOPS |
| Quadro RTX 4000 | 2304 | 288 | 36 | 8GB GDDR6 | 256 бит | 416 ГБ/с | 7.1 TFLOPS |
| NVIDIA TITAN RTX | 4608 | 576 | 72 | 24GB GDDR6 | 384 бит | 672 ГБ/с | 16.3 TFLOPS |
| RTX 2080 Ti | 4352 | 544 | 68 | 11GB GDDR6 | 352 бит | 616 ГБ/с | 13.5 TFLOPS |
| RTX 2080 SUPER | 3072 | 384 | 48 | 8GB GDDR6 | 256 бит | 496 ГБ/с | 11.2 TFLOPS |
Quadro GV100
Это самый мощный графический ускоритель на данный момент, она разработана именно для обслуживания и обучения нейронных сетей. Главным преимуществом является память, ее объем и скорость доступа. Из недостатков можно выделить цену и отсутствие RT ядер.
Quadro RTX 8000
Топовое решение для инженеров, огромное количество памяти и прекрасная производительность. Недостаток – цена, не совсем оправданная для Data Science, так как вы переплатите за целый мешок технологий, созданных специально для работы с трехмерной графикой и инженерными программами.
Quadro RTX 6000, 5000, 4000
Три инженерных видеокарты с относительно высоким уровнем производительности. Цена все так же высокая. По сравнению с игровыми решениями, конечно.
TITAN RTX
Плавно подходим к оптимальным решениям для машинного обучения не инженерной направленности. По производительности эта карта сравнима с Quadro RTX 6000, но стоит в несколько раз дешевле. Причем использование двух и более TITAN RTX даст вам больше производительности, чем одна Quadro RTX 6000. Недостаток – отсутствие полноценной поддержки профессиональных драйверов и ПО от NVIDIA для инженерии и работы в трехмерной среде.
RTX 2080 Ti и 2080 SUPER
Топовые игровые видеокарты, которые оборудованы теми же аппаратными решениями, что и их профессиональные «коллеги», но драйвера больше заточены под игры. Хотя их совместимость с фреймворками не ставится под сомнение. Вывод: две RTX 2080 Ti мощнее, чем одна TITAN RTX, хотя стоимость такого решения также будет выше примерно на 1000$.
Процессор
Для машинного обучения необходимо много оперативной памяти. Чтобы ускорить доступ к ней, необходим процессор, который поддерживает четыре канала, а не 2, как в обычных пользовательских решениях. На данный момент среди не серверных решений на рынке есть прекрасный вариант – Intel Core i9. Много ядер, многопоточность, поддержка 4 каналов памяти, хорошая частота и возможность разгона.
Выбор конкретной модели – вопрос бюджета, чем больше ядер и частоты – тем лучше. Также стоит отметить, что желательно иметь возможность разгона для кратковременного увеличения мощности.
Оперативная память
Лучше всего использовать высокочастотную память DDR4, она не такая дорогая и даст вам хороший прирост мощности. 4 канала на процессоре – значит, 8 слотов на материнской плате. Минимум, который стоит ставить на компьютер для машинного обучения, – это 32 Gb, но чем больше – тем лучше. Лучше занять все слоты, чтобы обеспечить каждому ядру процессора максимально быстрый доступ к памяти. Максимально возможный объем памяти для i9 – 256 Gb.
Быстрый доступ к датасетам нужно обеспечить, чтобы работа накопителя не замедляла остальные элементы компьютера. Новые SSD m.2 дают возможность доступа к данным на скорости до 3,5 Gb в секунду. Не обязательно хранить на них всю информацию, можно поставить один SSD и расширить объем памяти дополнительным HDD. Причем необязательно ставить HDD в систему, можно подключить его к локальной сети, снабдив статичным IP адресом, и вы сможете получить к нему доступ с любого устройства, подключенного к интернету.
Читайте также: