Dit jaar ben ik begonnen met het bouwen van mijn eigen deep learning computers. Het is best spannend om een krachtige machine in elkaar te zetten die enorme hoeveelheden data kan verwerken om neurale netwerken te trainen en toepassen. Deze netwerken kunnen tegenwoordig goed zien, spreken en schrijven, en met generatieve AI kunnen ze misschien binnenkort eigen ideeën bedenken. Toen ik begon, wist ik weinig over PCIe-lanes, bandbreedte of waarom je niet zomaar vier GPU's in een moederbord kunt plaatsen. Ik ontdekte dat je moet letten op bijvoorbeeld de versie en het aantal lanes – zaken over x8 en x16 configuraties die je prestaties flink kunnen vertragen als je niet oplet. (P.S. je hebt pas echte frustratie gevoeld als je geprobeerd hebt een vierkante pin in een ronde opening te steken, op PCI Express-manier).

Ik ontdekte dat er een extra laag van complexiteit komt bij stroomvoorziening en koeling. Niemand vertelt je echt dat je bijna een amateur-elektricien moet zijn om uit te zoeken of je apparaten de zekeringen eruit laten knallen. Ik heb een leuke ervaring gehad met het leren over ampèrage en overspanningsbeveiligers (ik veranderde per ongeluk mijn kamer in een sauna 's nachts, wat mijn familie niet zo waardeerde). Dat was pas 'leren door het zelf te doen'.

Wat de hardware betreft, vind ik het geweldig hoe GPU's van gamingkaarten omgetoverd kunnen worden tot motoren voor deep learning. Maar die prijskaartjes, die zijn niet mis. Als je niet altijd op zoek bent naar de nieuwste en duurste modellen en genoegen neemt met de kaarten van de vorige generatie, kun je nog steeds behoorlijk wat waar voor je geld krijgen. Op plaatsen zoals /r/hardwareswap en eBay zijn vaak goede deals te vinden.

Voor ML-taken is de hoeveelheid geheugen op een grafische kaart cruciaal voor het trainen van complexere modellen. Het kan het verschil maken tussen dagen of uren wachten tot algoritmen klaar zijn. Ook al jaag ik niet achter de nieuwste deep learning-modellen aan, het vinden van een GPU zoals de RTX 3080 maakt een enorm verschil voor mijn projecten (zoals het draaien van mijn eigen lokale chatbot). Genoeg RAM hebben is essentieel, dus daar moet je niet op beknibbelen. Als je benieuwd bent naar hoe je elke druppel performance uit je GPU's kunt halen, raad ik aan de Deep Learning Performance Guide van Hugging Face in de gaten te houden. Deze gids wordt vaak bijgewerkt en bevat de nieuwste ontwikkelingen van de modellen op het platform.

Ondanks dat de hardware spec belangrijk is, onderschat de softwarekant ook niet: frameworks zoals PyTorch en TensorFlow en bibliotheken voor CUDA-optimalisatie kunnen je setup maken of breken. Dat besef je pas wanneer een model vastloopt omdat je vergeten bent je CUDA-bibliotheken bij te werken (het is het beste om die dingen altijd up-to-date te houden, want het gaat snel in dit veld).

Het belangrijkste dat ik geleerd heb, is het begrijpen en respecteren van de hardware: elk onderdeel heeft zijn rol in een fijn afgestemd ecosysteem. Ik heb flink wat onderzoek gedaan waar ik verder op inga - door projecten te volgen op GitHub, zoals tortoise-tts. Dit houdt me op de hoogte van de nieuwste ML-ontwikkelingen en is tegelijk een leermoment.

Het bouwen van mijn eigen deep learning-systeem draait voor mij niet alleen om het eindresultaat - ik zie het als kennis en ervaring opdoen gedurende het proces. Het is bevredigend om een hoop dozen en kabels om te toveren tot een krachtpatser die me helpt bij het ontwikkelen van AI-applicaties.

Ik ben constant aan het twijfelen over de economie van het bouwen van een persoonlijke deep learning-computer versus het gebruiken van de cloud - het dilemma over ROI (rendement op investering) is niet simpel. Toen ik eerst dacht aan het samenstellen van mijn eigen setup, leken de initiële kosten als een grote berg geld – we hebben het over een flinke som vooruitbetalen. Maar ik vond het idee fijn om volledige controle over mijn hardware te hebben en, tot op zekere hoogte, om te leren over het samenstellen en verbinden van de verschillende onderdelen (zie bijvoorbeeld: mijn ervaring met het gebruik van een externe GPU (eGPU) voor deep learning).

Kijkend naar de cloud, het is wel handig. Je betaalt voor wat je gebruikt en hebt met een paar klikken toegang tot de nieuwste hardware. Maar hier komt het: kosten-efficiëntie werkt twee kanten op. Aan de ene kant kunnen clouddiensten zoals AWS, Google Cloud of vast.ai snel duur worden als je vaak modellen traint of met grote datasets werkt. Bekijk hun prijzen en een simpele calculator laat je zien dat de kosten snel kunnen oplopen (AWS Pricing bijvoorbeeld).

Aan de andere kant, als ik naar mijn zelfgebouwde computer kijk, heb ik geïnvesteerd in goede apparatuur – een systeem met een Intel Core i7, een RTX 3080 en voldoende RAM. Het was niet goedkoop, maar het brak de bank niet. Ik heb nu een plek waar ik modellen kan trainen zonder me zorgen te maken over hoge meterstanden. Plus, als ik een pauze nodig heb van deep learning-taken, kan ik dezelfde machine gebruiken voor behoorlijk intensief gamen.

Natuurlijk is er nog het afschrijvingsargument – GPU's kunnen hun waarde behouden, maar dat hangt er vanaf of de markt niet drastisch verandert. Toen crypto instortte, probeerde iedereen hun mining-computers te verkopen. Ik was een van de gelukkigen die erin slaagde om een oudere GPU voor meer te verkopen dan ik ervoor had betaald.

Bovendien kunnen we de educatieve waarde van het zelf bouwen van een computer niet negeren. Zoals ik eerder zei, ik heb erg veel geleerd over hardware details – PCIe-lanes, bottlenecking, zelfs de kunst van het goed aanbrengen van koelpasta. Elke les maakt me een betere techneut, en dat is iets wat je niet in geld kan uitdrukken.

Dan is er nog de impactfactor. Ik heb modellen kunnen trainen voor dingen die belangrijk voor me zijn – we hebben het over persoonlijke projecten die misschien ooit iets groters kunnen worden. De voldoening die ik krijg als een model waar ik aan werk goed begint te presteren, is geweldig.

Ik gebruik de cloud nog steeds voor zwaar werk wanneer nodig. Voor mij gaat het om de flexibiliteit – mijn computer voor dagelijkse taken, en de cloud voor die modellen die veel kracht vragen. Het gaat allemaal om de balans tussen kosten en gemak. Ik doorloop repositories op plaatsen zoals GitHub voor frameworks of modellen die een tikkeltje beter zijn dan mijn thuisopstelling.

Uiteindelijk draait het niet alleen om rendement op investering in de financiële zin; het gaat ook om rendement op intellect en het plezier van het beheersen van een vak. Natuurlijk ziet mijn elektriciteitsrekening er iets hoger uit en soms voelt mijn kamer als een sauna (gratis bijgeleverd!), maar elke dag met mijn systeem is een nieuw avontuur. Dus, als je het allemaal bekijkt, is het "DIY versus cloud" dilemma niet alleen een kwestie van euro's; het gaat ook om wat ons gepassioneerd maakt over technologie. En kan je daar echt een prijskaartje aan hangen?

Ik kwam er al snel achter dat koeling en stroom geen onbelangrijke details waren, maar essentiële onderdelen voor het draaiend houden van een krachtig en duurzaam systeem.

Toen ik probeerde meerdere GPU's (zoals een tweede RTX 3080 die ik had geleend) in mijn deep learning systeem te proppen, was de warmte die ze produceerden het grootste probleem. Het was alsof ik een kleine zon in mijn garage had staan. Ik moest creatief worden; standaardkoeling was niet voldoende. Het ontdekken van PCIe splitters en swamp coolers veranderde mijn ruimte volledig, en deze vondsten waren echt een game-changer voor mijn koeling. Terwijl online bronnen, zoals verschillende Github / Huggingface repositories, vol stonden met softwareoplossingen, werd mijn koelinstallatie een persoonlijke experimenteerplek.

Ik maakte van mijn opstelling iets dat leek op een grote computertoren: luchtinlaat aan de onderkant, uitlaat aan de bovenkant. Tegelijkertijd ontwikkelde ik een haat-liefdeverhouding met mijn elektriciteitsrekening. In het begin, met een prijs van $0.0875/kWh, leefde ik de droom.

Maar als je resultaten ziet, is het moeilijk om het stroomverbruik niet te rechtvaardigen (en die stroombeveiligers zijn handig). Met swarm learning was het idee om mijn GPU's te verhuren verleidelijk, vooral toen ik maandelijkse winsten van $600-800 zag. Maar eigen hardware heeft voordelen, zoals het kunnen tweaken van elk onderdeel van het systeem voor top efficiëntie. Die 3080s en 3090s, met hun NVLink mogelijkheden, hadden in mijn handen meer potentieel dan welke cloud-oplossing dan ook, ondanks dat ze snelle interconnects nodig hebben zoals 100GbE.

Om de kosten te verlagen, kwam ik mikrotik switches tegen, die 4x100Gbps aanbieden voor $800—wat een koopje, toch? Het is bizar dat we nu in een tijd leven waarin ik zulk hoge bandbreedte in mijn huis kan hebben zonder de bank te breken. Vroeger kostte 100 mbps ons een vermogen!

Al dat werk, die personalisatie—het knutselen—het gaat allemaal om dat extra beetje voorsprong krijgen in data parallel training zonder vast te lopen. De reis van het je zorgen maken over het misschien wel opblazen van mijn systeem tot het zien van die GPU's die door data heen snijden als een warm mes door boter? Onbetaalbaar. En wie had gedacht dat luchtvochtigheidsbeheer zo'n belangrijke rol zou spelen in effectieve koeling? De droge lucht in Utah was een onverwachte bondgenoot, waardoor dure airco's niet nodig waren. Soms geeft de natuur je zomaar wat extra's.

Door deze DIY deep learning wereld in te duiken, heb ik niet alleen technische vaardigheden ontwikkeld, maar ook geleerd over de omgeving waarin die technologie leeft. Het is makkelijk om te verdwalen in de allure van het samenstellen van een krachtig systeem, maar zonder rekening te houden met deze belangrijke achter-de-schermen-spelers, zet je jezelf op voor een volledige meltdown—letterlijk.

Of je nu een mede-DIYer bent of iemand die nieuwsgierig is naar de wereld van deep learning hardware, onthoud dat het afstemmen van die machines als een dans is, een prachtige balans tussen stroomverbruik, koelingsinnovatie en een oog voor economische oplossingen. Ik heb ventilatoren geplaatst, stroomvoorzieningen geanalyseerd, rendement berekend, en het was een behoorlijke leercurve—niet alleen het bouwen van het systeem, maar het meester worden ervan.

Het verdelen van de rekenkracht over meerdere units heeft echt de grenzen van mijn projecten verlegd. Het is super handig als je werkt aan een convolutional neural network (CNN) voor beeldclassificatie. Dankzij voldoende GPU kracht kun je het experimenteren met grotere datasets zonder vast te lopen. Of bij het trainen van taalmodellen, is het geweldig om de verliescurve gestaag te zien dalen dankzij de gecombineerde kracht van meerdere GPU's. Het is alsof elke GPU een hersencel is, en samen vormen ze een superbrein dat problemen samen aanpakt.

Een belangrijk aspect waarop ik me heb gericht bij het uitbreiden van mijn setup, was ervoor zorgen dat ik een gebalanceerde architectuur had. Ik kon niet zomaar een aantal high-end kaarten bij elkaar gooien en hopen op het beste; het was cruciaal om te leren over PCIe lanes en flessenhalsen (ik zou er wakker van liggen als één kaart niet presteerde omdat hij stikte in een trage verbinding).

Wat verbindingen betreft, zijn initiatieven zoals NVIDIA NVLink precies bedoeld om dit probleem aan te pakken. Het is een handige technologie die het mogelijk maakt dat GPU's direct met elkaar communiceren, waardoor het niet nodig is om data steeds heen en weer te sturen via de CPU, wat echt handig is om overhead te verminderen. Het PyTorch DDP framework bijvoorbeeld, behandelt multi-GPU learning zeer effectief, vooral in combinatie met NVLink of hoge-snelheid InfiniBand netwerken.

Een ander ding dat me opviel was de impact van softwareoptimalisatie. Zelfs als je een krachtpatser van een hardware setup hebt, zijn het de software tweaks die die extra power uit je systeem kunnen persen. Het volgen van updates van CUDA of de nieuwste bibliotheken zoals TensorFlow of PyTorch kan dramatische prestatieverbeteringen opleveren zonder een enkele schroef in je systeem aan te raken.

Eerlijk gezegd ben ik soms jaloers op de academici die toegang hebben tot supercomputers of bakken vol cloudcredits, maar er is iets enorm lonend aan het bouwen van je eigen systeem. Het gevoel van eigenaarschap en de wetenschap dat jouw machine, met zijn complexe aanpassingen, die resultaten produceert is onbetaalbaar.

Uiteindelijk, voor degenen onder ons zonder toegang tot een supercomputercluster, wordt de vraag hoe je genoeg GPU kracht intelligent kunt bundelen. En natuurlijk, hoewel je misschien een punt van afnemende meeropbrengsten bereikt bij hardware-uitbreiding vanwege schaalinefficiënties of stroomverbruik, kan een goed afgestelde multi-GPU setup nog steeds een budgetvriendelijke deur naar serieuze deep learning kracht zijn.

En ach, als je deel uitmaakt van online communities zoals r/MachineLearning, voelt het delen van je multi-GPU successen (en tegenslagen) als bijdragen aan een bredere kennisbasis. We zitten immers allemaal in deze wervelwind van deep learning ontdekkingen samen. Het is alsof ik mijn bevindingen in de ring kan gooien en misschien iemand daarbuiten kan helpen—het is die gedeelde kennis die innovatie vooruit drijft.

Bouwen of kopen van een deep learning-computer kan best een avontuur zijn, maar wat een gaaf avontuur! Ik ben er zelf doorheen gegaan en heb een hoop geleerd. Het is een puzzel waarbij elke keuze van invloed is op het eindresultaat.

Laten we beginnen met de GPU. Dit is het kloppend hart van je DL-systeem, en hier bezuinigen is als een race winnen met een skelter in de Grand Prix. Veel mensen kiezen voor een RTX 3080 vanwege budget of beschikbaarheid. Snap ik, prijzen zijn soms gek, maar als het kan, kies er eentje met meer VRAM. Dat maakt een groot verschil voor complexe modellen. Een RTX 3080 met 12GB VRAM is een prima keuze als je een goede deal vindt.

Dan hebben we de CPU en RAM. Hier kunnen de richtlijnen iets soepeler zijn, maar ze blijven belangrijk. Ik koos een Intel Core i7 – krachtig genoeg voor data preprocessing, maar niet zo duur dat ik moet huilen om mijn bankrekening. Als je alleen voor deep learning gaat, kun je zelfs een 8-core CPU kiezen om geld te besparen voor andere onderdelen. En voor RAM? 16GB lijkt genoeg tot Chrome besluit het allemaal op te vreten. 32GB is fijn, alsof je de ramen openzet voor je PC.

En nu de stille held – de Voeding. Mijn motto: "Loop nooit risico met de PSU". Kies een goede, zoals ik deed met een 750W. Het lijkt veel, maar je wilt stabiele power voor dorstige GPUs.

Een leuke toevoeging vind ik het koelingssysteem. Waterkoeling is één van de beste uitvindingen ooit. Het is strak, houdt je systeem koel, en het zacht gebrom is nu mijn geeky slaapliedje.

Ik zie ook veel vragen over het finetunen van kleinere modellen thuis versus het gebruik van enorme 7B parameter LLMs. Mensen, context is alles. Voor grote uitdagingen heb je elke druppel kracht nodig. Voor lichtere taken en leren, is je thuisfort prima.

Over het doe-het-zelf onderdeel. Sommigen zeggen, waarom bouwen als je kunt kopen? Maar waar zit daar de lol in? Elk onderdeel dat ik koos, van de NVMe SSD die snel door data gaat, tot de coole RGB ventilatoren die mijn systeem een mini disco maken, was bewust gekozen. Ik begon klein, maar scoorde later een NVMe drive die data soepel als boter maakt. En als mijn behoeften groeiden, deed mijn computer dat ook, beetje bij beetje.

Uiteindelijk hangt alles af van je projecten. Denk aan je eisen, budget en misschien zelfs het klimaat! Het is jouw canvas, en jij bent de da Vinci van je deep learning meesterwerk. Kijk eens naar projecten zoals Tortoise TTS voor spraaksynthese om een idee te krijgen van wat je nodig hebt.

Kortom, een deep learning-systeem bouwen is een mix van kunst en wetenschap. Het is de persoonlijke touch, de spanning van het bouwen, de overwinning als je model zonder problemen traint. Het is een investering – in geld natuurlijk, maar ook in kennis en voldoening. Of je nou een student, hobbyist of iemand bent die naam wil maken in de ML-wereld, door zelf je systeem te bouwen kun je een van de meest bevredigende avonturen in technologie beleven. Onthoud: je bouwt meer dan een machine; het is een brug naar de toekomst van AI.