Matériel et logiciel

« Une phrase du langage est un chemin reliant plusieurs mots »
https://www.scriptol.fr/robotique/thought-vectors.php

« On représente le monde en une suite de nombres, qui sont autant de vecteurs de la pensée » Yann LeCun

Présentation :
Il y a un an environ j’ai commencé par installer une machine Virtuelle Linux avec VirtualBox sur un PC portable (ASUS N552VW avec une mémoire vive « gonflée » à 32Go) le tout fonctionnant sous Windows10. Quelques mois après j’ai décidé d’installer Linux sur une machine dédiée car il me paraissait plus « direct » de faire mes tests (ce sera le sujet d’un prochain article) sans trop de couches intermédiaires. Il était aussi question de performances car la configuration que j’ai choisie me permet de travailler avec le processeur graphique (GPU) et d’atteindre une vitesse 16 fois supérieure lors de l’entraînement des couches de neurones ce qui représente un gain de temps considérable .

Matériel :

Vue de face

Vue arrière

Spécificités du matériel :
Alimentation EVGA 500W WHITE
Carte mère Gigabyte GA-B250M-D3H
Processeur Intel Intel Core i5 7400
Radiateur processeur Be Quiet Pure Rock Slim
Asus Graveur DVD – DRW-24D5MT – Noir – OEM
Barrette mémoire G.Skill Fortis DDR4 2 x 8 Go 2400 MHz CAS 16
Disque dur Seagate FireCuda SSHD – 1 To
Carte graphique EVGA GeForce GTX 1050 Gaming – 2 Go
Boîtier PC Cooler Master N200
Le tout a été acheté et assemblé chez un fournisseur spécialisé, pour l’instant et dans sa configuration il est dédié au Deep Learning.

Système, environnement et logiciels :
Système Linux Ubuntu 16.04
Langage Python 2 et 3
Cuda 7 & CuDNN
Theano,  Keras, TensoFlow
Conda, Jupyter
Je travaille uniquement en langage Python avec du code source provenant du site github.com

Conclusion :
Le but recherché avec cette machine était d’assembler des composants performants et surtout adaptés à la technique utilisée (le Deep Learning).  Les composants devaient rester d’un prix accessible pour renter dans un budget resserré. La machine sans écran revient à moins de 850€.
Contact Michel Pintaud : pintaudm.dwg@gmail.com

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