Mein lokales IT-Setup ist durchweg davon geprägt, dass ich mit dem gleichen Stück Hardware gerne möglichst viele Dinge tun möchte, also flexibel sein will. Dazu kommt, dass auch bei mir Notebooks und Ultrabooks deutlich praktischer sind, als Desktop-Geräte.
Nachdem ich mich in den letzten Jahren verstärkt mit IoT und Home-Automation (zumeist über Raspberry Pi’s) beschäftigt habe, schwenke ich gerade um auf maschinelles Lernen. Auch hierfür möchte ich ein Setup haben, das einerseits flexibel ist, aber eben auch nicht überbordend.
Als normales Arbeitsgerät habe ich mittlerweile ein Macbook Pro 13 Zoll aus dem Jahre 2016. Das hat zwei Thunderbolt 3 Anschlüsse und – quasi – das wars. Die integrierte Grafikkarte ich zwar nett und der Prozessor durchaus ausreichend, für Anwendungen des maschinellen Lernens aber deutlich zu langsam.
Um auch die lokale Entwicklungsgeschwindigkeit zu erhöhen, habe ich daher geschaut, welche weiteren Möglichkeiten es gibt und bin auf das Feld der externen Grafikkarten gestoßen. Mit Thunderbolt 3 sind Datenübertragungsraten möglich, die ausreichend sind, diese Grafikkarten auch für Spiele zu nutzen, da ein PCIe Port via Kabel angeschlossen werden kann. Grund genug, ein solches Setup zu verproben.
Meine Wahl ist, nach kleiner Recherche bei divesen Preisvergleichern, auf folgende Kombination gefallen:
- Sonnet Breakaway Box 550
- PNY GeForce 1070 XLR8
Beide Bausteine findet man relativ preiswert auf diversen 2nd-Hand Portalen.