Veri bilimi
Veri bilimi iş akışının çoğu eğitim değil, hazırlıktır: yükleme, birleştirme, temizleme ve keşif. Bu adımların hızını belirleyen bileşenler, model eğitiminde öne çıkanlardan farklıdır.
Veri bilimi iş akışları için donanım çözümlerimiz
Veri biliminde birinci kaynak sistem belleğidir. Yaygın analiz kütüphaneleri veri kümesini bellekte tutarak çalışır ve ara işlemler sırasında verinin birden çok kopyasını oluşturur; pratikte ham veri boyutunun birkaç katı bellek gerekir. Bellek yetmediğinde işletim sistemi diske taşımaya başlar ve dakikalar süren bir işlem saatlere çıkar. 100GB’lık bir veri kümesiyle rahat çalışmak için 256GB ve üzeri bellek makul bir hedeftir.
İkinci sırada tek çekirdek performansı gelir. Veri hazırlama adımlarının önemli bir bölümü hâlâ tek iş parçacığında yürür; bu adımlarda yüksek frekans, çok çekirdekten daha çok fark yaratır. Buna karşılık gruplama, birleştirme ve model karşılaştırma gibi işler çekirdek sayısından doğrudan yararlanır — bu yüzden hem yüksek frekansı hem yeterli çekirdeği birlikte sunan platformlar tercih edilir.
Ekran kartı veri biliminde her zaman gerekli değildir, ama gerekli olduğu yerde farkı büyüktür. GPU hızlandırmalı veri çerçevesi kütüphaneleri ve gradyan artırma uygulamaları, uygun veri kümelerinde işlemciye göre belirgin hızlanma sağlar; buradaki sınır yine VRAM’dir, çünkü veri kümesinin işlenen bölümü kart belleğine sığmalıdır.
Depolamada ölçü kapasite değil, okuma hızıdır. Veri kümesini her yeniden yüklediğinizde beklediğiniz süre doğrudan iş temponuza yansır; sütunlu dosya biçimleriyle çalışırken NVMe SSD ile SATA arasındaki fark, günlük yinelemede saatlere karşılık gelir.
Bu sayfa BOXX Türkiye tarafından hazırlanmıştır. Donanım gerekçeleri sektörde yerleşik teknik bilgiye dayanır; ürün eşleştirmeleri kataloğumuzdaki gerçek sistem verilerinden alınmıştır. Yapılandırmanızı birlikte netleştirmek için bize yazın.
Veri bilimi iş akışları için sistemler
Geniş bellek, yüksek frekans ve gerektiğinde GPU hızlandırma sunan yapılandırmalar.
