Comment assembler votre PC parfait : Guide pour gamers et professionnels du deep learning

1. Définissez l’objectif de votre PC

Avant de commencer, identifiez l’usage principal de votre PC :

• Pour gamers : Vous aurez besoin d’un GPU puissant, d’un bon stockage et d’une RAM performante pour exécuter les jeux récents en configuration ultra.
• Pour le deep learning : Vous aurez besoin d’un GPU avec cœurs CUDA, de beaucoup de RAM et d’un processeur efficace pour gérer les tâches parallèles.

2. Choisissez les composants clés

a) Processeur (CPU)

Le processeur est le cerveau de votre PC. Pour le gaming, un processeur milieu ou haut de gamme est suffisant. Pour le deep learning, optez pour des processeurs avec plusieurs cœurs et threads.

• Gaming : AMD Ryzen 5 7600 ou Intel Core i5-13600K.
• Deep learning : AMD Ryzen 9 7950X ou Intel Core i9-13900K.

b) Carte graphique (GPU)

Le GPU est essentiel, surtout pour le gaming et les tâches de deep learning.

• Gaming : NVIDIA GeForce RTX 4070 ou AMD Radeon RX 7900 XT.
• Deep learning : NVIDIA RTX 3090, 4090 ou A100 pour des performances extrêmes.

c) Mémoire RAM

• Gaming : 16 Go suffisent pour la plupart des jeux modernes.
• Deep learning : 32 Go ou même 64 Go pour travailler avec de grands ensembles de données.

d) Stockage

• Gaming : SSD NVMe de 1 To pour la vitesse et l’espace.
• Deep learning : SSD NVMe de 2 To + un HDD de 4 To pour les datasets volumineux.

e) Carte mère

Assurez-vous qu’elle soit compatible avec votre CPU et GPU. Recherchez des options prenant en charge PCIe 4.0 ou supérieur et offrant une bonne connectivité.

• Exemple : ASUS ROG Strix X670E pour AMD ou MSI Z790 pour Intel.

f) Alimentation (PSU)

Choisissez une alimentation de qualité avec une certification 80 Plus. La puissance dépendra de la consommation de vos composants.

• Gaming : 750W.
• Deep learning : 1000W ou plus.

g) Système de refroidissement

• Gaming : Un refroidisseur à air de qualité comme le Noctua NH-D15.
• Deep learning : Un système de refroidissement liquide AIO pour maintenir des températures basses pendant de longues sessions.

h) Boîtier (Châssis)

Choisissez un boîtier avec une bonne ventilation et suffisamment d’espace pour vos composants.

3. Assemblez les composants

Étape 1 : Installer le CPU et la RAM

Placez le CPU dans le socket de la carte mère et fixez la RAM dans les emplacements correspondants.

Étape 2 : Installer l’alimentation

Placez l’alimentation dans son compartiment à l’intérieur du boîtier et connectez les câbles nécessaires.

Étape 3 : Installer la carte graphique (GPU) et le SSD

Insérez le GPU dans le port PCIe de la carte mère et connectez le SSD au port M.2.

Étape 4 : Tout connecter

Utilisez les câbles de l’alimentation pour alimenter le CPU, le GPU et d’autres composants. Connectez les ventilateurs et les dispositifs au panneau avant.

Étape 5 : Tests initiaux

Avant de fermer le boîtier, allumez le système pour vérifier que tout fonctionne correctement. Ensuite, installez le système d’exploitation.

4. Configuration et optimisation

• Système d’exploitation : Installez Windows 11 pour le gaming ou Linux (Ubuntu) pour le deep learning.
• Pilotes : Téléchargez les derniers pilotes pour votre GPU et vos autres périphériques.
• Logiciels supplémentaires : Utilisez des programmes comme Afterburner pour surveiller les performances ou Docker pour gérer les environnements de deep learning.

5. Conseils supplémentaires

• Mises à jour futures : Prévoyez une partie de votre budget pour des mises à niveau futures, comme plus de RAM ou un GPU de nouvelle génération.
• Entretien : Nettoyez régulièrement les ventilateurs et vérifiez les températures des composants.