AI 모델을 효과적으로 학습하고 실행하기 위한 컴퓨터 환경은 사용하려는 AI 모델의 종류, 크기, 그리고 복잡성에 따라 달라집니다. 또한, 개별적인 모델 학습 또는 실시간 인퍼런스에 따라 요구사항이 많이 달라질 수 있습니다.
다음은 일반적인 AI 작업을 수행하기 위한 기본적인 하드웨어 요구사항입니다:
프로세서: Intel의 경우, 최소 i5 이상의 최신 세대 프로세서가 권장됩니다. AMD의 경우, Ryzen 5 5600G 이상이 좋습니다.
메모리(RAM): 16GB 이상의 메모리가 권장됩니다. 더 복잡한 모델을 다루려면 32GB 또는 그 이상이 필요할 수 있습니다.
그래픽 카드(GPU): NVIDIA RTX 3060 이상의 GPU를 가지고 있는 것이 좋습니다. CUDA와 cuDNN을 지원하는 NVIDIA GPU는 딥러닝 모델을 효과적으로 학습시키는 데 필수적입니다.
저장 공간: SSD를 사용하는 것이 좋으며, 데이터셋 크기에 따라 적어도 256GB 이상의 용량을 가진 것이 좋습니다.
운영체제: Windows, macOS, Linux 모두 AI 개발에 사용될 수 있습니다. 그러나 리눅스(특히 Ubuntu)는 CUDA 지원과 같은 이유로 딥러닝 연구자들 사이에서 가장 널리 사용되는 OS입니다.
이러한 사항들은 모두 시작점이며, 특정 유스케이스에 따라 요구사항은 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 매우 큰 모델을 학습시키거나 복잡한 계산을 수행해야 하는 경우, 더 강력한 하드웨어가 필요할 수 있습니다. 반면, 간단한 모델을 학습시키거나 이미 학습된 모델을 사용하는 경우, 이보다 훨씬 적은 리소스로도 충분할 수 있습니다.
ㅇㅇ
회사 리소스 없으면 거의 못해 4090 두개 해봤자 A100 미만 잡