대학원 생활하면서 오래 쓸만한 데탑 이번에 맞추려고 합니다.
어떤 걸 어떻게 구성해야할지, 내가 생각한 부품들이 너무 오버스펙이 아닌지, 지금 불량률 이슈이라던가 이 외에도 여러가지 이슈가 있는 제품은 아닌지 아예 감이 안잡혀서 문의드립니다.
1. 총 사용 가능 예산 (최대 예산)
> 현금결제, 250만원 내외
2. 구매할 제품 목록
> 본체 + 모니터 + 키보드 + 스피커 구매하긴 할 건데 문의 드리는 건 본체와 모니터 견적 입니다. 본체+모니터 합쳐서 250 내외로 구매할 예정입니다.
3. 구체적인 사용 용도
> 문서 작업, 웹서핑, 영상 시청, 재택근무용으로도 사용 예정
> 딥러닝 모델 학습
- 로컬에서는 가볍게 테스트 하는 정도로만 돌리고, 본 작업은 다른 서버 머신 통해서 하긴 합니다. 그래도 CPU/GPU 단에서 가볍게 돌릴만한 건 로컬 환경에서 테스트 하기도 할거라 아무래도 CPU는 인텔이 필요하지 않을까 싶긴 하네요.
> 디맥, 옵치, 롤 정도 하는데 디맥을 가장 많이 하고 영상 편집도 가볍게 몇 번 합니다.
4. 그래픽카드 중고 구매 의향
> 신품 원합니다.
5. 현재 사용중인/구매 예정인 모니터 스펙
> 27인치 FHD 100 Hz(알파스캔 AOC 27B2H2 IPS 100) 사용 중입니다. 그냥 노트북 클램쉘용으로 싼 거 샀습니다. 이번에 새롭게 27인치로 구매해서 듀얼모니터 쓸 예정입니다.
6. OS (운영체제) 구매 여부
> 구매 하지 않을 예정입니다. 부팅 디스크가 있어서요.
7. 본체 조립 희망 여부
> 조립 필요합니다.
8. 번쩍번쩍 RGB 좋음/싫음? 선호하는 색상 블랙/화이트?
> 화려한 RGB 정말 싫습니다. 특히 PC방에 대량으로 있는 케이스 싫습니다. 풀 아크릴, 올블랙 같이 심플한 케이스 원합니다.
9. 추후 업그레이드 의향 있는가? (1~2년 이내)
> 추후 글카 정도는 업글 의향이 있지만, 1~2년 내에는 없습니다.
10. 언더볼팅 / 오버클럭 같은 세팅을 원하는가?
> 오버클럭 정도는 필요하다면 공부해서 할 수도 있을 것 같지만 일단은 괜찮습니다.
11. 그 외 전달 사항
> 가능하다면 공랭쿨러로 맞추고 싶고, 아무래도 집에서 사용할거라 저소음이면 좋겠습니다.
> 그리고 여러 작업을 동시에 진행할 것 같아서 램도 넉넉했으면 좋겠습니다.
급하신거 아니면 다음달쯤 구입 추천드려요 인텔 당장 다음 세대 출시 직전 + 인텔 13/14세대 불량 이슈가 있어서
저도 그 얘기 들어서 걱정이 되긴 합니다만 ㅠㅠ 제 돈이 아니라서 급하게 이번주내로 구매를 해야해서요..ㅠ
컴퓨존 혼자 14600K 가격 높길래 임시로 견적왕에서 짰음
https://www.kjwwang.com/estimate.php?eeid=7e301ff080017a33b1b53cde0b60f33e258adbd53f4c3650538e70eb87fafe818932046577f666137ed94e618caff4016d3e36e6bd99e34686f9408965734d1d
글카는
솔직히 디맥 옵치 롤정도만 하면 4060 Ti로도 충분할거 같은데 딥러닝은 제가 잘 몰라서 그냥 빼놨음
4060 Ti 8GB / 4060 Ti 16GB / 4070 Super 12GB 에서 선택하시면 될듯요
14600K + 4070 Super로 짜면 아마 40~50쯤 남을텐데 그걸로 모니터 사셈
27인치면 27gp850 (qhd 165hz) 같은거 많이들 사는거같던데 이건 모니터갤 가시는게 더 빠를듯
친절한 답변 감사합니다!! GPU는 조금 더 고민해봐야겠네요. 그런데 애즈락 메인보드 괜찮나요? 몇년전까지만 해도 기피하는 것 같았는데..
요즘은 애즈락 꽤 괜찮아져서 많이들 써요 애즈락 싫으시면 긱바 z790 ud도 잇음
그렇군요 참고 하겠습니다 추천 감사합니다!! ㅎㅎㅎ
모델 인퍼런스는 상관없는데 모델 학습까지 돌릴거면 vram 8기가는 부족하지 않으려나? 4060ti 16기가가 가성비로 쓰기엔 좋을듯.
메인으로 학습 돌리는 워크스테이션은 따로 있긴 합니다. 의견 감사합니다 참고하겠습니다!!! ㅎㅎㅎ
테스트가 이미 개발된 모델 device cuda로 설정해서 inference만 하는지 학습도 테스트하는지 몰라서. 모델 학습도 어떤 모델인지, 데이터가 어떤거 들어가는지에 따라 vram 먹는게 다르겠지만 일단 넉넉하면 좋고 느리다 빠르다를 떠나서 VRAM용량에 따라 된다 안 된다의 수준의 차이가 날 수도 있으니까 참고만 해. 나는 같은 용도로 4070 ti super 쓰고 있고 5080 24G 모델 나오면 그걸로 갈아탈까 고민중
넵 자세하게 설명하진 않았지만 기학습된 모델 불러와서 finetuning(정확히는 Instruction tuning 중) 하는데, 방대한 training data로 며칠씩 학습 돌리기 전에 모델이 잘 이해하고 학습하고 있는지 CUDA 사용해서 테스트(즉, inference) 합니다~
모델은 task에 따라 SOTA LLM 거의 사용합니다(llama2 등). 역시 말씀하신대로 애초에 램용량이 제일 문제겠군요!! 자세한 답변 감사합니다 참고해서 구매하겠습니다 :D