In diesem Beitrag geht es um die zentrale Hardwarekomponente eines Deep-Learning-PCs – die Grafikkarte. Sie ist der entscheidende Baustein, wenn es darum geht, neuronale Netze schnell und effizient zu trainieren. Nachdem ich im vorherigen Artikel bereits erläutert habe, welche Überlegungen grundsätzlich beim Bau eines AI-Rechners zu treffen sind, zeige ich hier nun, welche Grafikkarten sich für das Training von neuronalen Netzen besonders gut eignen – und warum ich mich letztlich für ein ganz bestimmtes Modell entschieden habe.
Mein Ziel war es, einen möglichst leistungsfähigen, gleichzeitig aber auch leisen Deep-Learning-PC für den Einsatz unter meinem Schreibtisch zu bauen – und das bei einem vertretbaren Kostenrahmen. Ein reines Inferenz-System, das lediglich vortrainierte Modelle ausführt, war nicht das Ziel – das kann inzwischen jedes moderne Smartphone. Ich wollte ein System, das große Datenmengen effizient verarbeiten und daraus eigene Modelle trainieren kann.
Grafikkarte auswählen – Entscheidungskriterien
Die Auswahl der passenden Grafikkarte ist dabei der erste und wohl wichtigste Schritt. Besonders leistungsstark und weit verbreitet sind Modelle wie die NVIDIA RTX 3090 oder die professionellen Quadro-Serien wie RTX 8000 oder RTX A6000. Letztere haben sich auch in meinem beruflichen Umfeld bereits hervorragend bewährt.
Hinweis: Bei Deep-Learning-Anwendungen ist der Hersteller der Grafikkarte zweitrangig, solange ein NVIDIA-Chipsatz verwendet wird. Wichtiger ist eine effiziente Kühlung und die technische Zuverlässigkeit der Karte.
Ich habe mich bei meiner Auswahl für Modelle von PNY entschieden, da PNY offizieller Boardpartner von NVIDIA ist und unter anderem die Quadro-Serie produziert (Quelle: Wikipedia).
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PNY GeForce RTX™ 3090 24GB XLR8
Diese Grafikkarte ist ideal für viele ambitionierte Deep-Learning-Projekte – insbesondere im privaten oder semi-professionellen Bereich. Solange der GPU-Speicher von 24 GB nicht überschritten wird, ist sie eine echte Empfehlung. In der Industrie oder bei größeren Forschungseinrichtungen stoßen 24 GB jedoch schnell an ihre Grenzen, insbesondere wenn viele Modelle gleichzeitig trainiert werden.
Meine Empfehlung: Für den Einstieg in die Welt der neuronalen Netze bietet die RTX 3090 das beste Preis-Leistungs-Verhältnis.
Technische Daten:
| CUDA Cores | 10496 |
| Boost Clock | 1695 MHz |
| Speicher | 24 GB GDDR6X |
| Speicherbandbreite | 936 GB/s |
| TDP | 350 W |
| Bus-Typ | PCIe 4.0 x16 |
NVIDIA Quadro RTX 8000 (beruflicher Einsatz)
Die Quadro RTX 8000 ist ein echtes Arbeitstier. Sie eignet sich besonders für komplexe Deep-Learning-Projekte mit hohen Speicheranforderungen. In meinem beruflichen Umfeld wurde diese Karte häufig für parallele Trainingsjobs eingesetzt – mit hervorragender Performance.
Einziger Nachteil: Die Belüftung über das kleine Lochblech könnte optimierter sein. Im Vergleich dazu wirkt das neue Design der RTX A6000 deutlich durchdachter.
Deep Learning PC Grafikkarten-Luftauslass
Highlights:
| CUDA Cores | 4608 |
| Tensor Cores | 576 |
| Speicher | 48 GB GDDR6 ECC |
| Deep Learning TFLOPS | 130.5 |
NVIDIA Quadro RTX A6000 (privater Einsatz)
Mein aktueller Favorit ist die RTX A6000. Sie bietet gegenüber der RTX 8000 nochmals gesteigerte Leistung – bei ebenfalls 48 GB Speicher. Die Karte eignet sich hervorragend für parallele Berechnungen und komplexe Deep-Learning-Pipelines.
NVIDIA RTX A6000 kurz nach dem Auspacken
Wichtig: Eine große GPU mit viel Speicher ist nur dann sinnvoll, wenn die Trainings-Pipeline effizient programmiert ist. Andernfalls entsteht ein Flaschenhals, bei dem die CPU nicht schnell genug Trainingsdaten liefern kann. Mehr dazu in einem späteren Beitrag.
Zur Produktseite der RTX A6000
Highlights:
| CUDA Cores | 10752 |
| Tensor Performance | 309.7 TFLOPS |
| Speicher | 48 GB GDDR6 ECC |
| Speicherbandbreite | 768 GB/s |
Mein Deep-Learning-PC mit verbauter RTX A6000
Fazit zur Grafikkartenwahl
Die RTX 3090 ist für viele Szenarien ausreichend – auch im semi-professionellen Bereich. Wer mehr Speicher oder bessere Parallelisierung benötigt, ist mit den Quadro-Modellen besser beraten. Insbesondere die RTX A6000 ist eine moderne und leistungsstarke Lösung für intensive Deep-Learning-Anwendungen.
Für den professionellen Einsatz gilt: Lieber eine hochwertige Grafikkarte mit mehr Speicher und besserer Kühlung, als eine Consumer-Karte an ihr Limit zu bringen.
Im nächsten Beitrag geht es um Netzteil, Gehäuse und die Wahl der passenden CPU.
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