Bagaimana memilih komputer yang sesuai untuk analisis data besar? Panduan Konfigurasi untuk Pengkomputeran Prestasi Tinggi

Analisis data besar perlu memberi tumpuan kepada CPU multi-teras, memori berkapasiti besar dan penyimpanan bertingkat. Pemproses multi-teras seperti AMD EPYC atau Ryzen Threadripper lebih disukai, dengan mengambil kira bilangan teras dan prestasi teras tunggal; Memori disyorkan untuk memulakan dengan 64GB, dan memori ECC lebih disukai untuk memastikan integriti data; Penyimpanan menggunakan NVME SSD (sistem dan data panas), SATA SSD (data biasa) dan HDD (data sejuk) untuk meningkatkan kecekapan pemprosesan keseluruhan.

Inti memilih komputer yang sesuai untuk analisis data besar adalah untuk mencari titik keseimbangan kemunculan prestasi, terutama yang memberi tumpuan kepada kapasiti memori, penyimpanan berkelajuan tinggi dan keupayaan pemprosesan multi-teras. Ia bukan timbunan konfigurasi yang mudah, tetapi lebih seperti ramalan dan pelaburan dalam keperluan pemprosesan data masa depan, memastikan mesin anda dapat menangani tugas -tugas dari pengambilan data untuk latihan model.

Untuk membina stesen kerja analisis data besar yang cekap, kita mesti keluar dari rangka pemikiran komputer pengguna biasa. Ini bukan tentang bermain permainan atau bekerja setiap hari, tetapi mengenai memproses set data yang sering berpuluh -puluh atau beratus -ratus GB atau bahkan TB. Oleh itu, pilihan setiap komponen mestilah agak berhati -hati dan terlebih dahulu.

Pertama ialah pemproses (CPU). Pengalaman peribadi saya adalah bahawa analisis data besar mempunyai kelaparan untuk nombor teras jauh melebihi usaha utama kekerapan teras tunggal. Anda mungkin perlu menjalankan mod rangka kerja pengkomputeran yang diedarkan seperti Spark dan Hadoop, atau menggunakan panda Python dan Scikit-belajar untuk memproses set data yang besar. Pada masa ini, keupayaan pemprosesan selari pelbagai teras adalah raja. Intel's Core i7/i9 model mewah atau siri Ryzen AMD, terutamanya Ryzen Threadripper, adalah pilihan yang baik. Sekiranya belanjawan mencukupi atau skala data adalah sangat besar, CPU peringkat pelayan seperti Intel Xeon atau AMD EPYC akan menyediakan lebih banyak teras, cache yang lebih besar, dan sokongan untuk memori ECC, yang sangat penting dalam tugas-tugas pengkomputeran jangka panjang, tinggi dan dapat mengurangkan risiko kesilapan data dan kemalangan sistem.

Kepentingan ingatan (RAM) tidak dapat dilebih -lebihkan. Ia hampir menjadi garis hayat analisis data besar. Banyak tugas analisis, terutamanya langkah -langkah yang melibatkan pemuatan data, pra -proses, dan latihan model, cenderung memuatkan data ke dalam memori sebanyak mungkin untuk mengelakkan cakera I/O yang kerap. Oleh itu, nasihat saya ialah bermula dengan 64GB, 128GB adalah pilihan yang lebih selamat, dan jika anda boleh mendapatkan 256GB atau lebih, alur kerja anda akan menjadi lebih lancar. Jangan lupa bahawa kekerapan memori juga penting, dan memori frekuensi tinggi dapat meningkatkan throughput data ke tahap tertentu. Walaupun memori ECC mahal, ia bernilai pelaburan untuk profesional yang mengejar integriti data dan kestabilan sistem.

Skim penyimpanan mestilah hierarki. Sistem pengendalian dan alat umum (seperti Jupyter, IDE) paling baik diletakkan pada NVME SSD berprestasi tinggi, yang dapat memastikan tindak balas peringkat kedua sistem dan aplikasi. Untuk set data yang memerlukan membaca dan menulis yang kerap, NVME SSD atau SATA SSD yang lebih besar dilengkapi. Jika anda memproses sejumlah besar data atau mempunyai banyak data sejarah untuk mengarkib, pemacu keras mekanikal tradisional (HDD) masih merupakan pilihan yang paling kos efektif, tetapi ingat bahawa kelajuan mereka adalah kesesakan, jadi cuba meletakkan data aktif pada SSD. Konfigurasi RAID boleh dipertimbangkan untuk meningkatkan kelajuan membaca dan menulis kelajuan dan redundansi data, seperti RAID 0 untuk kelajuan atau RAID 5/6 untuk redundansi.

Pemproses grafik (GPU) tidak penting untuk semua analisis data besar, tetapi jika kerja anda melibatkan pembelajaran yang mendalam (seperti tensorflow, pytorch), latihan model pembelajaran mesin (terutamanya perpustakaan yang menyokong pecutan GPU, seperti XGBoost, LightGBM), atau memerlukan pengkomputeran paralel berskala besar, A yang sangat kuat, A yang kuat NVIDIA GPU adalah GPU GPU adalah GPU adalah GPU yang kuat. Ekosistem CUDA dominan dalam bidang AI, jadi siri RTX NVIDIA atau kad Quadro/Tesla gred profesional biasanya diberi keutamaan. GPU AMD juga mempunyai kelebihannya dalam senario tertentu, tetapi ekosistem keseluruhannya tidak matang seperti Nvidia.

Akhirnya, jangan abaikan bekalan kuasa (PSU) dan pelesapan haba. Kedua-dua CPU dan GPU berprestasi tinggi memerlukan bekalan kuasa yang stabil, dan bekalan kuasa kecekapan tinggi dan kecekapan tinggi adalah asas. Pengiraan beban tinggi jangka panjang akan menghasilkan banyak haba. Sistem pelesapan haba yang baik (disejukkan udara atau disejukkan air) adalah kunci untuk memastikan operasi stabil sistem dan mengelakkan pengurangan kekerapan. Tiada siapa yang mahu terhempas kerana terlalu panas di tengah -tengah latihan model.

Apakah keperluan khas untuk pemproses untuk analisis data besar? Bagaimana untuk menimbang prestasi pelbagai teras dan teras?

Ini sememangnya isu utama. Pada pendapat saya, keperluan untuk analisis data besar pada pemproses adalah pertama sekali, "kuantiti dan kepenuhan yang besar" - iaitu bilangan teras. Bayangkan anda perlu memproses fail CSV beratus -ratus GB, atau melatih model pembelajaran mesin dengan parameter besar. Jika hanya satu atau beberapa teras yang berjalan, maka kecekapan hanyalah bencana. Rangka kerja seperti Hadoop dan Spark sendiri direka untuk pengkomputeran yang diedarkan dan selari, dan mereka boleh memanfaatkan sepenuhnya kelebihan multi-teras walaupun dalam mod berdiri sendiri. Oleh itu, keupayaan pemprosesan selari pelbagai teras adalah pertimbangan utama.

Tetapi hanya menyusun teras tidak mencukupi. Walaupun prestasi teras tunggal bukanlah keutamaan mutlak dalam analisis data yang besar, prestasi teras tunggal frekuensi tinggi masih dapat meningkatkan kecekapan dalam senario tertentu tertentu, seperti pemprosesan rentetan semasa pembersihan data, regresi linear tertentu atau peringkat spesifik algoritma pokok keputusan, atau apabila anda menjalankan beberapa skrip tunggal yang belum dioptimumkan sepenuhnya. Oleh itu, adalah ideal untuk mengambil kira kekerapan asas dan keupayaan kekerapan turbo yang tinggi berdasarkan sebanyak mungkin nombor teras.

Khususnya, siri Xeon Intel dan siri EPYC AMD adalah pilihan pelayan/stesen kerja, yang menyediakan teras besar (seperti 64 teras dan banyak lagi) dan mempunyai sokongan asli untuk memori ECC, yang penting untuk integriti data dan kestabilan sistem. Untuk stesen kerja peribadi dengan bajet yang terhad tetapi ingin mengambil kira prestasi, Siri Ryzen Threadripper AMD atau model mewah Core I9 Intel dapat memberikan kiraan teras yang besar (16 teras, 24 teras atau lebih) dan prestasi teras yang baik, yang merupakan kompromi yang baik. Saya biasanya mengesyorkan bahawa dalam belanjawan, cuba pilih CPU dengan sejumlah besar teras dan kekerapan asas yang rendah. Lagipun, anda boleh meningkatkan kecekapan tugas tunggal melalui pengoptimuman perisian, tetapi batasan fizikal kiraan teras tidak dapat diatasi.

Bagaimanakah kapasiti dan jenis memori mempengaruhi kecekapan pemprosesan data besar? Adakah memori ECC benar -benar diperlukan?

Memori, pada pendapat saya, adalah tempat penjimatan wang paling sedikit di stesen kerja analisis data yang besar. Keupayaannya secara langsung menentukan berapa besar data yang ditetapkan anda boleh memproses pada satu masa. Banyak kali, set data yang kami proses jauh lebih banyak daripada ingatan komputer biasa. Sekiranya data tidak dapat dimuatkan sepenuhnya ke dalam memori, sistem harus sering menulis data ke cakera keras dan membacanya kembali (fail swap/halaman), yang akan melambatkan kelajuan pemprosesan secara dramatik dan bahkan meletakkan mesin anda dalam keadaan "kematian palsu". Oleh itu, semakin besar kapasiti ingatan , lebih baik, ini adalah kebenaran yang sukar.

Bagi jenis ingatan, ia merujuk kepada memori ECC (kod pembetulan ralat) disokong. Memori gred pengguna biasa (bukan ECC) mungkin mempunyai kesilapan flip semasa penghantaran atau penyimpanan data. Walaupun kebarangkalian tidak tinggi, pengumpulan peristiwa-peristiwa kebarangkalian rendah itu boleh menyebabkan kesilapan dalam keputusan pengiraan atau kemalangan program dalam tugas analisis data jangka panjang dan tinggi. Bayangkan anda melatih model yang mengambil masa beberapa hari, tetapi data tidak tepat kerana kesilapan memori. Itu akan menangis tanpa air mata. Memori ECC secara automatik dapat mengesan dan membetulkan kesilapan ini, meningkatkan integriti data dan kestabilan sistem.

Jadi, memori ECC benar -benar perlu? Maksud saya ialah: Jika anda menjalankan analisis data besar dalam persekitaran peringkat profesional dan pengeluaran dan mempunyai keperluan yang sangat tinggi untuk ketepatan data dan kestabilan sistem, ia pasti merupakan pelaburan yang diperlukan. Ia boleh membantu anda mengelakkan sukar untuk mengesan dan kesilapan data tersembunyi. Tetapi jika anda hanya berada di peringkat pembelajaran peribadi, penerokaan data berskala kecil, atau belanjawan yang benar-benar ketat, maka memori bukan kapasiti besar juga dapat memenuhi keperluan ke tahap tertentu. Hanya saja anda perlu mempunyai pemahaman tentang potensi risiko data. Di samping itu, kekerapan dan masa memori juga boleh menjejaskan prestasi, tetapi biasanya pertimbangan sekunder berbanding dengan kapasiti dan ECC, selagi mereka tidak terlalu rendah.

Penyelesaian Penyimpanan: SSD, HDD dan NVME, gabungan yang terbaik untuk beban kerja data besar?

Pilihan penyelesaian penyimpanan sebenarnya adalah permainan antara kelajuan, kapasiti dan kos. Untuk analisis data besar, tiada medium penyimpanan yang maha kuasa, jadi penyimpanan berlapis adalah amalan terbaik.

Pertama, NVME SSD hampir standard untuk sistem operasi dan semua dataset aktif. Kelajuan bacaan dan tulisnya beberapa kali lebih cepat daripada SATA SSD. Untuk set data yang sering membaca dan menulis dan memerlukan pemuatan cepat, NVME SSD dapat meningkatkan kecekapan dengan ketara. Sebagai contoh, sistem operasi anda, pelbagai perisian analisis (persekitaran Python, rstudio, jupyter, dll.), Dan berpuluh -puluh atau beratus -ratus GB data panas yang sedang diproses harus semua diletakkan di NVME. Ini memastikan bahawa sistem itu responsif dan pemuatan data tidak menjadi hambatan.

Kedua, SATA SSD masih mempunyai kelebihan dalam keberkesanan kos. Untuk data yang diakses pada frekuensi tinggi tetapi tidak dibaca dan ditulis setiap saat seperti data panas, atau sebagai tambahan kepada NVME SSD, SATA SSD adalah pilihan yang baik. Sebagai contoh, anda boleh meletakkan beberapa set data yang biasa digunakan, atau hasil pertengahan yang memerlukan akses cepat tetapi tidak terlalu kerap pada SATA SSD.

Akhirnya, pemacu keras mekanikal tradisional (HDD) adalah perlahan, tetapi kapasiti besar dan kos penyimpanan unit yang rendah tidak boleh digantikan. HDD masih menjadi daya utama bagi senario di mana data sejuk, data yang diarkibkan, atau jika perlu menyimpan data tahap TB atau bahkan PB. Sebagai contoh, data sejarah, fail log, dan sandaran set data mentah yang besar boleh disimpan di HDD. Tetapi ingat bahawa apabila data perlu dianalisis, sebaiknya memindahkannya ke SSD terlebih dahulu.

Oleh itu, kombinasi yang ideal biasanya: kapasiti kecil (seperti 500GB-1TB) NVME SSD sebagai cakera sistem dan cache data panas, satu atau lebih kapasiti besar (seperti 2-4TB) SATA SSD untuk set data biasa dan hasil pertengahan, dan pelbagai HDDS yang diperolehi. Jika belanjawan membenarkan, anda juga boleh mempertimbangkan mengkonfigurasi pelbagai serbuan. Sebagai contoh, RAID 0 boleh meningkatkan kelajuan membaca dan menulis (tetapi tiada redundansi). RAID 5 atau RAID 6 dapat memberikan peningkatan prestasi tertentu sambil memastikan kelebihan data dan kebolehpercayaan, yang sangat penting untuk data analisis penting. Sudah tentu, konfigurasi dan penyelenggaraan RAID akan menambah beberapa kerumitan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana memilih komputer yang sesuai untuk analisis data besar? Panduan Konfigurasi untuk Pengkomputeran Prestasi Tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!