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Workstation für Master-Studium

ekaologik

Schraubenverwechsler(in)
Hallo,

ich fange im Oktober mein Masterstudium in ETechnik an & habe vor mich mit Deep Learning und autonomes Fahren zu beschäftigen.

Mein daily-use Notebook ist das Surface Book mit einem i5-6300U und einer dedizierten Grafikkarte.
Das hat bis jetzt auch gereicht (Simulink, Matlabl, PLECS) Simulationen waren an sich kein Problem, wobei die Warterei bei den intensiven Berechnungen schon arg nervig ist.

Nun haben die Simulatoren für das autonome Fahren natürlich andere Anforderungen und ich möchte mir einen Rechner zusammenstellen, mit welchem ich wirklich erstmal Ruhe habe.
Spielen tu ich eigentlich garnicht, was aber nicht heißt das sich das mit entsprechenden Equipment nicht auch bisschen ändern könnte (ich denke die Zeit wird eher das Problem sein, aber das ist wieder eine andere Angelegenheit ;) ).

Ich hab mir selber mal ein Setup erstellt und wollte nach eurer Meinung fragen.. Budget-Grenze war 2000€ und wurde von mir schon runteroptimiert..

CPU :

Ryzen 9 3900X - AMD Ryzen 9 3900X, Prozessor
- braucht man nicht viel zu sagen. Der Threadripper ist in meinen Augen für die Mehr-Leistung einfach zu teuer..

Mainboard:

ASUS TUF GAMING X570-PLUS-WIFI - ASUS TUF GAMING X570-PLUS WIFI, Mainboard
- wichtig war das es 128GB RAM unterstützt und WIFI mit an Bord hat (kein Bock ne LAN-Leitung zu ziehen)

GPU:
ASUS GFORCE RTC 2060 SUPER TURBO EVO - ASUS GeForce RTX 2060 SUPER TURBO EVO, Grafikkarte 2x DisplayPort, 2x HDMI
- die 8GB VRAM sollten für aufwendige Deep AI ANwendungen reichen (wer weiß ob nach dem Master nicht noch ein Doktor angehängt wird)

RAM:
Corsair 32GB DDr4-2666 - Corsair DIMM 32 GB DDR4-2666 Kit, Arbeitsspeicher schwarz, CMW32GX4M2A2666C16, Vengeance RGB PRO
- nutzt die maximale Frequenz des Mainboards aus und besteht aus 2x16Gig Modulen.. sieht ganz ansprechend aus und zur Not habe ich ja noch 2 Plätze auf dem MB frei


SSD:
Samsung 970 EVO Plus 1TB - Samsung 970 EVO Plus 1 TB, Solid State Drive schwarz, PCIe Gen 3 x4, M.2 2280
- sehr schnell in lese-schreibe-Modus! 1TB Reichen mir Locker aus!

Netzteil:
Corsair RM650 650W - https://www.alternate.de/Corsair/RM650-650W-PC-Netzteil/html/product/1547370?
- Sollte eigentlich für die verbaute HW reichen oder?

Gehäuse:
Aerocool Shard - https://www.alternate.de/Aerocool/Shard-Tower-Gehäuse/html/product/1500327?
- klein soll es sein & eine durchsichtige Scheibe haben damit man sich hin und wieder von der Arbeit mit den bunten Lichtern im inneren Ablenken kann ;)

Gehäuse-Lüfter:
Aerocool Orbit RC 120mm
- das Gehäuse kann noch 3x120mm Lüfter gebrauchen, von daher

--------------------------------------------------------------------------------

Alles in allem bin ich mit dem Setup unter 1800€.
Was sagt ihr dazu? Irgendwelche Optimierungsmöglichkeiten hinsichtlich Preis/Leistung?
Kenne mich nicht wirklich in der Szene aus, deswegen brauche ich eure Expertise!

Lieben Gruß
 

Kaufberatungsbot

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Teammitglied
Starke GPU und CPU für ca. 1.450 Euro als Beispiel
Der Prozessor unterstützt offiziell 3200mhz statt 2666mhz für den Speicher, die würde ich schon nehmen, sonst verschenkst du Potenzial.

Ansonsten passt alles ganz gut, über den Kühler kann man streiten, der wird seine Funktion erfüllen jedoch gehört nicht zu den Leisetretern.

Nen wlan-stick per USB gibt's für wenige Cent, also ich sehe kein Vorteil darin, wenn es das Board nativ unterstützt, wenn es preislich egal ist, kannst das natürlich mitnehmen.

Der x570 Chipsatz ist nicht zwingend notwendig bzw bringt keinerlei Vorteile für dich im Vergleich zum b450, da besteht Sparpotenzial.

Oder du nimmst dann gleich eine SSD mit PCIE 4.0.
 
Wenn deine Software GPUs vernünftig nutzen kann würde ich bei der CPU ein bis zwei Schritte zurück und bei der GPU entsprechend hoch gehen.
 
Wenn du perspektivisch viel RAM brauchst (und ich nehme an das ist so) würde ich nicht mit 16 Gb Modulen anfangen.
Generell sollte man da die Plattform nochmal hinterfragen, bei 128 Gb ist halt Schluss.
 
Der Prozessor unterstützt offiziell 3200mhz statt 2666mhz für den Speicher, die würde ich schon nehmen, sonst verschenkst du Potenzial.

Ansonsten passt alles ganz gut, über den Kühler kann man streiten, der wird seine Funktion erfüllen jedoch gehört nicht zu den Leisetretern.

Nen wlan-stick per USB gibt's für wenige Cent, also ich sehe kein Vorteil darin, wenn es das Board nativ unterstützt, wenn es preislich egal ist, kannst das natürlich mitnehmen.

Der x570 Chipsatz ist nicht zwingend notwendig bzw bringt keinerlei Vorteile für dich im Vergleich zum b450, da besteht Sparpotenzial.

Oder du nimmst dann gleich eine SSD mit PCIE 4.0.

Aber das Mainboard unterstützt doch nur 2600mhz? "unterstützte Standards DDR4-2133, DDR4-2400, DDR4-2666" ..
Mit WLAN-Sticks habe ich sehr schlechte Erfahrungen gemacht.. vernünftige kosten auch paar Euronen.. aber hast wohl recht
Die B450 Boards von Asus unterstützen doch nur lediglich 64GB statt 128Gb bei x570.. wollte mich mit so einer Investition auch auf spätere RAM-Erweiterungen einstellen können und mich nicht limitieren.

Wenn deine Software GPUs vernünftig nutzen kann würde ich bei der CPU ein bis zwei Schritte zurück und bei der GPU entsprechend hoch gehen.

Also ich brauche die CPU auch für Simulationen (Matlab, PLECS), und nicht nur ausschließlich für DeepLearning Anwendungen. Ich stehe ja auch lediglich am Anfang meiner DeepAI-Karriere und will mir einfach ein solides Fundament schaffen. Die Kombination erschien mir aus Sicht der VRAM-Kapazität und der CPU-Leistung als sehr gut ausbalanciert.

Wenn du perspektivisch viel RAM brauchst (und ich nehme an das ist so) würde ich nicht mit 16 Gb Modulen anfangen.
Generell sollte man da die Plattform nochmal hinterfragen, bei 128 Gb ist halt Schluss.

Dein Argument fühle ich. Ich glaube aber das 128Gb für den Privaten Gebrauch definitiv ausreichend sind. Wenn mehr benötigt wird wird es dementsprechende Rechner in der Uni geben die das können.
Ich wollte erstmal mit 2x16Gb anfangen.. bei Bedarf kann ich ja noch 2x16 Gb nachrüsten oder halt 1x32Gb bzw 2x32Gb. Aber ich habe die grobe Orientierung von 32Gb am Anfang im Netz bei solchen Anwendungen mitnehmen können.

Ist die Dimensionierung des Netzteils denn angemessen?
 
Zuletzt bearbeitet:
Guckst du Hersteller:
TUF GAMING X570-PLUS | ASUS
3rd Gen AMD Ryzen™ Processors
4 x DIMM, Max. 128GB, DDR4 4400(O.C)/3466(O.C.)/3400(O.C.)/3200(O.C.)/3000(O.C.)/2933(O.C.)/2800(O.C.)/2666/2400/2133 MHz Un-buffered Memory
Dual Channel-Speicherarchitektur
2nd Gen AMD Ryzen™ Processors
4 x DIMM, Max. 128GB, DDR4 3600(O.C.)/3466(O.C.)/3400(O.C.)/3200(O.C.)/3000(O.C.)/2933(O.C.)/2800(O.C.)/2666/2400/2133 MHz Un-buffered Memory
2nd and 1st Gen AMD Ryzen™ with Radeon™ Vega Graphics Processors
4 x DIMM, Max. 128GB, DDR4 3200(O.C.)/3000(O.C.)/2933(O.C.)/2800(O.C.)/2666/2400/2133 MHz Un-buffered Arbeitsspeicher
ECC Memory (ECC model) Unterstützung variiert je nach CPU.
.

Generell würde ich nach nem Board und RAM mit ECC Support gucken.
ASUS ist da etwas ungenau.
 
Zusammenstellung schaut erstmal OK aus aber ich würde mal im Lehrstuhl nachfragen welche Empfehlungen es von denen zur Hardware gibt. In Matlab gibt es die Möglichkeit auch andere Programmiersprachen und Bibliotheken zu laden um so z.B. Workloads auch auf die GPU auszulagern und da kommt es halt sehr stark darauf an was der Lehrstuhl nutzt. Auch würde ich mich nicht darauf verlassen das es in der Uni leistungsstarke Workstations für anspruchsvollere Workloads gibt. Bei mir an der Uni waren die "Workstations" einfach nur so günstige Lenovo PCs mit einem i5 und on-board GPU. Es gab zwar am Hauptcampus noch den Supercomputer aber da sind die Wartezeiten für Studenten teilweise 2 Jahre+. Am Ende hat der Lehrstuhl sich selber eine Workstation gebaut und als Student muss man dann gucken wie man seine Simulationen berechnen lässt. Wenn der Lehrstuhl einem bei den Hardwareanforderungen nicht weiterhelfen kann, dann kann man auch in das Matlab Forum gehen (ist aber komplett auf Englisch) und sich da bereaten lassen in wie weit sich Hardware von bestimmten Befehlen ausnutzen lässt.
 
Zusammenstellung schaut erstmal OK aus aber ich würde mal im Lehrstuhl nachfragen welche Empfehlungen es von denen zur Hardware gibt. In Matlab gibt es die Möglichkeit auch andere Programmiersprachen und Bibliotheken zu laden um so z.B. Workloads auch auf die GPU auszulagern und da kommt es halt sehr stark darauf an was der Lehrstuhl nutzt. Auch würde ich mich nicht darauf verlassen das es in der Uni leistungsstarke Workstations für anspruchsvollere Workloads gibt. Bei mir an der Uni waren die "Workstations" einfach nur so günstige Lenovo PCs mit einem i5 und on-board GPU. Es gab zwar am Hauptcampus noch den Supercomputer aber da sind die Wartezeiten für Studenten teilweise 2 Jahre+. Am Ende hat der Lehrstuhl sich selber eine Workstation gebaut und als Student muss man dann gucken wie man seine Simulationen berechnen lässt. Wenn der Lehrstuhl einem bei den Hardwareanforderungen nicht weiterhelfen kann, dann kann man auch in das Matlab Forum gehen (ist aber komplett auf Englisch) und sich da bereaten lassen in wie weit sich Hardware von bestimmten Befehlen ausnutzen lässt.

Danke für den Hint. Ich werde den Lehrstuhl mal kontaktieren.

-> Ich habe eine weitere Frage bzgl. des Mainboards.. Ich habe vor mit der Kinect v2 ein bisschen zu spielen (Computer Vision).. leider ist die Kinect sehr sehr wählerisch was den USB3-Controller angeht.

Beginning Microsoft Kinect for Windows SDK 2.0: Motion and Depth Sensing for ... - Mansib Rahman - Google Books

-> Richtig funktionieren tut es wohl nur mit Intel oder Renesas USB-Controller...

Ich habe das Mainboard ein wenig geändert zu oben: ASUS ROG STRIX X570-E GAMING, Mainboard

Grund der Änderung war die Möglichkeit per SLI eine weitere Grafikkarte anzuschließen (Zukunft). Leider ist der Usb-Controller nicht von Intel/Renesas sondern der AMDX570.

Besteht die Möglichkeit eine weitere kleine USB3.0 PCIe gen2 Karte auf dem Mainboard einzubauen? Ist da genug Platz? Könnt ihr mir einen guten/günstigen Empfehlen falls es geht?
Diese Anschlüsse würde ich dann für den Kinect-Einsatz reservieren. Ich finde nämlich keine anderen Boards mit Intel/Renesas USB3-Controller und AM4-Sockel und den gleichen Specs wie ich sie gerne hätte..
 
So eine kleine Karte sollte immer irgendwo passen:
PCIe USB 3.0 Karte mit 4 Ports (Renesas)-EX-11094
Wobei ich es auch einfach erst mal mit den Onboard Anschlüssen testen würde. Am Anfang von USB 3.0 gab es mal Probleme mit ein paar nicht 110%ig konformen Chips, aber das trifft auf die Zen2 SOCs nicht zwangsweise auch zu.

SLI wäre eine weitere Karte für mehr Computing Power übrigens nicht. Der Name ist für das parallele Berechnen von Spielegrafik reserviert (und die Technik quasi abgeschafft).
 
So eine kleine Karte sollte immer irgendwo passen:
PCIe USB 3.0 Karte mit 4 Ports (Renesas)-EX-11094
Wobei ich es auch einfach erst mal mit den Onboard Anschlüssen testen würde. Am Anfang von USB 3.0 gab es mal Probleme mit ein paar nicht 110%ig konformen Chips, aber das trifft auf die Zen2 SOCs nicht zwangsweise auch zu.

SLI wäre eine weitere Karte für mehr Computing Power übrigens nicht. Der Name ist für das parallele Berechnen von Spielegrafik reserviert (und die Technik quasi abgeschafft).

Okay, ich probier das erstmal mit den Onboard-Mitteln und zur Not besorg ich mir eine Karte.. 30€ gehen ja noch..

Da ich nicht vor habe zu Spielen ist SLI anscheinend nicht nötig. Sehe ich den Vorteil falsch, dass ich auf dem ASUS ROG STRIX X570-E GAMING trotzdem 2 Grafikkarten (GPUs) installieren kann? Das bietet ja trotzdem Vorteile ggü. nur einer Grafikkarte. Im Bereich DeepAI könnte ich so zB. jeweils eine GPU für einen eigenen Trainingsprozess nutzen. Die Möglichkeit 2 GPUs zu installieren bietet mir das Board aus dem Startpost ASUS TUF GAMING X570-PLUS-WIFI anscheinend nicht oder?
 
SLI ist eine genutzte Funktion?
Sicher?

Brauchst du welche PCIe Anbindung an die GPU?

Und TR4 ist nicht so viel teurer.


Guck mal wovon du mehr profitierst.

Teilweise benötigen solche E-Lerarning Sachen viel IO von der SSD.

Frag vielleicht auch mal höhere Semester.
 
Bei quasi jedem aktuellen ATX Mainboard kannst du mehrere GPUs verbauen. So auch beim zuerst verlinkten. Wie viel Bandbreite die jeweils bekommen hängt vor allem an der Plattform (da die meisten Lanes direkt aus der CPU kommen) und teilweise am Chipsatz.
Bei Tensorflow und ähnlichem können die auch gleichzeitig an einem Problem arbeiten.
 
Bei quasi jedem aktuellen ATX Mainboard kannst du mehrere GPUs verbauen. So auch beim zuerst verlinkten. Wie viel Bandbreite die jeweils bekommen hängt vor allem an der Plattform (da die meisten Lanes direkt aus der CPU kommen) und teilweise am Chipsatz.
Bei Tensorflow und ähnlichem können die auch gleichzeitig an einem Problem arbeiten.

Okay ich erkundige mich da noch!

-> Ich bin nun am überlegen da das Mainboard ja auch höhere RAM-Taktraten unterstützt, ob ich nicht 2x32Gb mit 3200Mhz ausstatte Patriot DIMM 64 GB DDR4-3200 Kit, Arbeitsspeicher schwarz, PVB464G320C6K, Viper 4 Blackout
sind die i.O. oder kann ich da noch sparen?
 
3200MHz CL16 ist quasi das Standardformat für Zen2. Der Preis scheint für ein 64GB Kit auch ok zu sein.
 
Ich wage zu behaupten das ist der selbe RAM mit einem anderen XMP. Mit CL18 kommst du bei der identischen Latenz raus.
 
ok also spar ich mir die 10€, danke für die Hilfe!
Ich hab leider noch kein Feedback bzgl. des Netzteils bekommen. Haut das hin? Kann ich da noch was optimieren (Preislich?)
 
CPU - AMD Ryzen 9 3900x
- AMD Ryzen 9 3900X 12x 3.80GHz So.AM4 BOX - Sockel AM4 | Mindfactory.de

MB - ASUS ROG Strix X570-E Gaming
- ASUS ROG STRIX X570-E GAMING, Mainboard

GPU - ASUS Turbo GeForce RTX 2060 SUPER Evo, TURBO-RTX2060S-8G-EVO, 8GB GDDR6, 2x HDMI, 2x DP
- ASUS Turbo GeForce RTX 2060 SUPER Evo günstig bei csv-direct.de

RAM - Patriot Viper Steel DIMM Kit 64GB, DDR4-3200
- Patriot DIMM 64 GB DDR4-3200 Kit, Arbeitsspeicher schwarz, PVB464G320C6K, Viper 4 Blackout

SSD - Samsung SSD 970 EVO Plus 1TB
- Samsung 970 EVO Plus 1TB M.2 SATA SSD | Extreme Digital

Case - Aeorocool Shard
- https://www.mindfactory.de/product_...Midi-Tower-ohne-Netzteil-schwarz_1300854.html

Netzt. - Corsair RM650 650W
- https://geizhals.de/corsair-rm-series-rm650-2019-cp-9020194-eu-a2066474.html

Lüfter - Aerocool Orbit RC 120x120x25
- https://www.mindfactory.de/product_info.php/Aerocool-Luefter-Orbit-RC_1271022.html

das ist das jetzige Setup.. die Frage ist ob das Netzteil dafür ausreichend ist? Wenn ich die Sachen bestelle brauche ich noch Wärmeleitpaste oder? Könnt ihr eine gute Empfehlen?

- Wo ich noch Optimierungsmöglichkeiten sehe ist das Gehäuse/RGB-Lüfter.. wichtig ist mir eigentlich nur das die Wand aus Glas ist und das es kompakt ist. Also klein! Mir gefiel das schlichte von dem Case & für das Geld geht das eigtl auch klar, oder? Die Lüfter sind teurer als das Gehäuse selbst.. vllt könnt ihr mir andere/günstigere Lüfter empfehlen die ebenfalls schick in RGB leuchten und passen?

edit: Ich habe nochmal wegen dem Mainboard geschaut.. das MSI MPG X570 Gaming Edge Wifi ist 100€ günstiger und würde für meine Anforderungen auch reichen oder?
https://pangoly.com/en/compare/moth...ing-edge-wifi-vs-asus-rog-strix-x570-e-gaming
Wichtig ist mir nur das dass Mainboard 128Gb RAM unterstützt, WIFI hat, und es mir erlaubt in Zukunft 2 GPUs zu installieren sowie noch genug Steckplätze das sind um eventuell eine USB3-PCIe gen2 Karte einzubauen (für Kinect, falls der USB3-Controller vom Mainboard inkompatibel ist)
 
Zuletzt bearbeitet:
Bei quasi jedem aktuellen ATX Mainboard kannst du mehrere GPUs verbauen. So auch beim zuerst verlinkten. Wie viel Bandbreite die jeweils bekommen hängt vor allem an der Plattform (da die meisten Lanes direkt aus der CPU kommen) und teilweise am Chipsatz.
Bei Tensorflow und ähnlichem können die auch gleichzeitig an einem Problem arbeiten.

Sag das nicht. 1-2 PCIe 4.0x4 SSDs und 1-X GUs und auch bei AMD kann es eng werden.
Je nach Software.
 
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