מדריך זה נכתב על ידי ניר בן-צבי – חוקר בתחום הראייה הממוחשבת בחברת אמזון.

בשנים האחרונות אנו עדים לשיפור הניכר שהשיגו אלגוריתמים לומדים בלא מעט תחומים. אלגוריתמים אלו, כדי שבאמת יספקו תוצאות מרשימות, מצריכים כוח עיבוד רציני ומחייבים את העוסקים בנושא להרכיב מערכות מחשוב מתקדמות מאוד. מאחר ומדובר על נושא מורכב למדי, החלטתי לכתוב את המדריך הבא שיסייע לכם לבחור את הרכיבים המתאימים ביותר לצרכים שלכם. חשוב לי להדגיש כי ניתן להעניק מענה לסוגיה זו בכמה אופנים ומדריך זה יכסה זווית אחת בלבד.

אתחיל מלחלק את האפשרויות הקיימות בפנינו לשלוש קטגוריות עיקריות:

1. מחשב שולחני פשוט יחסית עם כרטיס גרפי בודד.
2. מחשב הזהה למחשב מס׳ 1, הנבדל ממנו בכך שיש לו שני כרטיסים גרפיים (או הכנה לכרטיס גרפי נוסף בעתיד).
3. מחשב לאימון ״כבד״ – כלומר, מחשב בעל ארבעה כרטיסים גרפיים ומעלה.

אתייחס תחילה לאופציה האחרונה מאחר והיא הכי פשוטה לדיון. מערכת התואמת את הדרישות של אופציה מספר שלוש עתידה לעלות כ-60 אלף שקל לערך. כאשר אנו עוסקים בסכומים בסדרי גודל שכאלה, היתרונות והחסרונות נעשים מורכבים יותר וזאת מאחר ולשימושים מסוימים אולי תהיינה עדיפות לעבוד עם מכונות EC2 בענן של Amazon. מניסיוני האישי אני יכול להעיד כי התחזוקה של מחשב מסוג זה נעה בין "לא קיימת" לבין "איבדנו מהנדס לטובת הנושא למשך יום שלם" – התנהגות שאיננה שכיחה במכונות ענן. מעל כל זאת, השיקולים הכלכליים בעד או נגד שירותי ענן שייכים לדיון אחר, ובמדריך זה נתרכז בבניית חומרה פיזית. לכתבה המלאה >>