De benodigde hardware voor het trainen van een AI-Model
Het trainen van een AI-model vereist niet alleen de juiste software en datasets, maar ook krachtige hardware om dit proces efficiënt te laten verlopen. De beste keuze voor hardware hangt af van verschillende factoren, zoals de omvang van de dataset, de complexiteit van het model en natuurlijk het beschikbare budget.
Je kunt kiezen om zelf hardware te kopen of je kunt kiezen om een bestaande dienst zoals Google’s Vertex AI te gebruiken. In deze blog bespreken we de belangrijkste hardwarecomponenten die nodig zijn om kosteneffectief een AI-model te trainen op je eigen hardware. We leggen uit waar je op moet letten bij de aanschaf en het samenstellen van een computer.
Tip Wanneer je een PC wilt bouwen gebruik dan pcpartpicker.com om je systeem samen te stellen en te controleren of alle componenten compatibel zijn.
De GPU(s): De meest belangrijke keuze
GPU’s (Graphics Processing Units) zijn cruciaal voor het trainen van AI-modellen. Ze kunnen duizenden kleine rekentaken tegelijk uitvoeren, waardoor
ze uitermate geschikt zijn voor het verwerken van de complexe berekeningen die nodig zijn bij neurale netwerken.
Welke GPU’s zijn geschikt?
Bij het trainen van AI-modellen is de hoeveelheid VRAM een van de belangrijkste factoren. Hoe meer VRAM, hoe groter de modellen die je kunt trainen. Het is aan te raden om te kiezen voor GPU’s met 16 GB VRAM of bij voorkeur 24 GB of zelfs hoger.
NVIDIA is marktleider op het gebied van GPU’s voor AI, met populaire modellen zoals de NVIDIA RTX 3090, RTX 4090, A100 en H100. Deze GPU’s zijn uitgerust met CUDA en tensor cores, waardoor ze bijzonder geschikt zijn voor het trainen van AI-modellen..
AMD GPU’s zijn vaak minder geschikt voor AI-training, voornamelijk door het ontbreken van tensor cores.
De juiste keuze hangt af van je budget, de omvang van de AI-modellen en de schaal van je projecten. Voor kleinere modellen kan een gaming-GPU zoals de RTX 3090 of RTX 4090 volstaan. Professionele datacentra kiezen vaak voor krachtige Tensor Core GPU’s zoals de A100 of de H100, die tienduizenden euro’s per stuk kunnen kosten en vooral geschikt zijn voor grootschalige projecten.
De CPU: Belangrijk, maar niet de hoogste prioriteit
Hoewel GPU’s het meeste werk doen bij het trainen van AI-modellen, blijft een krachtige CPU belangrijk. De CPU (Central Processing Unit) beheert de dataverwerking, het laden van gegevens en de coördinatie van verschillende taken.
Hoe krachtig moet de CPU zijn?
Een multi-core CPU is aanbevolen, bij voorkeur met minstens 8 cores. Dit zorgt ervoor dat de CPU niet de bottleneck wordt bij het voorbereiden van gegevens en het uitvoeren van ondersteunende taken zoals data-preprocessing.
Het RAM-geheugen: Hoe sneller, hoe beter
RAM-geheugen is een andere belangrijke factor, vooral als je met grote datasets werkt. Bij het trainen van AI-modellen worden grote hoeveelheden data in het geheugen geladen, en als je te weinig of langzame RAM hebt, kan dit leiden tot vertragingen en crashes.
Hoeveel RAM heb je nodig?
Voor de meeste deep learning-projecten is minimaal 32 GB RAM aan te raden, maar 64 GB of zelfs 128 GB kan nodig zijn voor zeer grote datasets en complexe modellen. Een goede vuistregel is om minstens 2x zoveel RAM als VRAM te hebben, zodat je voldoende geheugen hebt voor het laden van datasets en modellen.
Belangrijke dingen om op te letten bij het kopen van RAM
Kies voor RAM met een hoge kloksnelheid en lage latentie, zodat de gegevens snel kunnen worden verwerkt. De latentie wordt meestal weergegeven in CAS-latentie, bijvoorbeeld C30, waarbij een lagere waarde beter is.
De opslag: Snelheid en capaciteit
AI-training vereist veel opslagruimte voor datasets, model-checkpoints, en logbestanden. SSD’s (Solid State Drives) zijn dan ook onmisbaar voor hun lees- en schrijfsnelheid en vooral ook de hogere IOPS (Input en Output operations per second). Vooral bij het laden en opslaan van datasets en modellen is een snelle harddisk heel erg belangrijk.
SSD vs. HDD
Een NVMe SSD is veel sneller dan een traditionele HDD en zorgt voor aanzienlijk kortere laadtijden tijdens de training. Ik raad een SSD opslagcapaciteit van minimaal 2 TB aan met een leessnelheid van minstens 5 GB/s. Hoewel de kosten al erg gedaald zijn voor grotere SSD’s kun je kiezen voor een traditionele HDD voor archivering.
De koeling: Een oase van rust
Het trainen van AI-modellen kan hardware enorm belasten, wat leidt tot hitteontwikkeling. Goede koeling is dan ook essentieel om je componenten efficiënt te laten werken en schade door oververhitting te voorkomen.
Welke koeling is nodig?
Kies voor een robuust koelsysteem, zoals waterkoeling of high-end luchtkoelers, zeker als je meerdere GPU’s gebruikt. Een goede luchtstroom in je behuizing is ook belangrijk om de temperatuur onder controle te houden. Als de computer in dezelfde kamer staat als waar je werkt, is het minstens zo belangrijk om rekening te houden met het geluidsniveau van de koeling, kies in dat geval voor waterkoeling of een (hele) stille luchtkoeler.
Tip Lees verschillende reviews van de koeling, zodat je zeker weet dat je een stil en koel systeem bouwt.
De voeding: Betrouwbaar en zuinig
AI-training is energie-intensief, zeker als je gebruik maakt van (meerdere) krachtige GPU’s. Zorg ervoor dat je een voedingseenheid (PSU) kiest met voldoende vermogen. Een 1000W of zelfs 1500W PSU is vaak nodig voor een systeem met meerdere high-end GPU’s. Omdat stroom helaas niet goedkoop is, moet je ook letten op de efficiëntie van de voeding, een 80+ Gold of Platinum PSU is aan te raden en betaald zichzelf over tijd zeker terug.
Tip Ook voor een voeding is het lezen van reviews en specs over de efficientie belangrijk, zodat je zeker weet dat je een betrouwbaar en zuinig systeem bouwt.
Het moederbord: Een stabiele basis
Het moederbord is het centrale platform dat alle componenten van je AI-trainingssysteem met elkaar verbindt. Een goed gekozen moederbord zorgt ervoor dat je CPU, GPU’s, RAM, en opslag naadloos samenwerken, wat de stabiliteit en prestaties van je systeem kan beïnvloeden.
Waarom een goed moederbord cruciaal is?
Het moederbord bepaalt hoeveel GPU’s je kunt gebruiken en hoe efficiënt je systeem de data tussen verschillende componenten verwerkt. Een moederbord van hoge kwaliteit zorgt voor stabiele prestaties tijdens langdurige trainingssessies, voorkomt oververhitting van de kritieke onderdelen, en zorgt voor een goede schaalbaarheid wanneer je je systeem in de toekomst wilt upgraden.
Een aantal dingen om op te letten:
- Het moederbord moet compatibel is met de CPU die je hebt gekozen (bijvoorbeeld AMD of Intel).
- Voor AI-training, vooral met meerdere GPU’s, zijn moederborden met meerdere PCIe x16-slots van hoge kwaliteit belangrijk. Ik zou dan ook zeker naar een PCI 5.0 moederbord kijken.
- Zorg voor voldoende RAM-slots met een hoge capaciteit om toekomstige uitbreidingen mogelijk te maken. Zorg ook dat de maximale snelheid van je RAM-geheugen ondersteunt wordt.
- Zorg ervoor dat je moederbord fysiek past in de behuizing van je systeem en dat het voldoende ruimte biedt voor de gekozen koeling en GPU’s.
- Let ook op dat je genoeg SATA-poorten voor extra opslag en M.2-slots voor snelle NVMe SSD’s hebt.
Conclusie
Het samenstellen van de juiste hardware voor het trainen van een AI-model kan een grote investering zijn, maar met de juiste keuzes kun je een systeem bouwen dat niet alleen krachtig, maar ook kosteneffectief is.
Voor kleinere projecten kan een enkele krachtige GPU met een voldoende snelle CPU en voldoende RAM vaak volstaan. Voor grotere en complexere projecten zijn meerdere GPU’s vaak nodig. Denk goed na over je huidige en toekomstige behoeften voordat je investeert, zodat je een setup hebt die met je mee kan groeien.
Hopelijk biedt deze gids je een duidelijker beeld van wat er nodig is om aan de slag te gaan met AI-training. Met de juiste hardware en een beetje geduld ben je goed op weg om indrukwekkende AI-modellen te bouwen!