[질문] GPU - MEMORY 적절한 사양 선택하기

물렁곈   
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CPU와 GPU를 선택하면서 궁금한 부분이 그 사양에 맞는 메모리를 선택하는 부분입니다.

무조건 16G 8개 꽂아서 128G 하면 좋겠지만 그 사양에 맞는 최적화(?)를 해주고싶습니다.


그래서 고수님들께 여쭤보고 싶습니다. 만약 GPU가 11GB라면 8G x2개를 꽂아도 충분히 돌아가는 건가요 ? 

여기서 충분히라는 말은... GPU의 성능을 모두 사용할 경우 입니다! 

메모리가 높으면 인터넷을 여러개 띄워놓고 한컴이나 워드 작업시 응답없음.... 안나타는 정도만 알고있었습니다... 


짧은글 일수록 신중하게.
박문형 06-18
작업에 따라 틀리며 본래는 BMT (테스트) 하면서 맞춰 나갈 부분입니다..

프로그램 및 작업의 특성을 잘 알아야 합니다..



전반적으로 메모리는 많을수록 좋습니다..

여러개의 작업을 한꺼번에 올릴수 있죠..

예로 익스플로러 창을 50개 정도 띄운다던가... (실제 그런 식으로 사용 하는 사람이 있긴 합니다..)

그리고 여러개의 작업이 동시에 돌아가면 디스크 I/O가 문제가 됩니다..

SSD가 빠르다고는 하나 그것도 속도가 모자르는 경우도 있습니다..
김준연 06-18
도대체 메모리를 그렇게 꽂으려는 이유가 무엇인지요? 자기만족을 빼면 아무것도 남지 않는 돈낭비만 될 수 있습니다. 메모리는 기본적으로 '모자라지 않게, 하지만 최대한의 작업 이상으로 너무 남아돌지도 않게'가 구성의 원칙입니다. 게임용 시스템에 128GB는 현 시점에서는 그리 의미있는 일이 아닙니다.
하셀호프 06-18
CUDA에는 unified memory라는 옵션이 있습니다
CUDA 6부터 하드웨어는 compute capability 3.0 부터 지원되는 것으로 압니다
자세한 것은 더 잘 아시는 분께..
오홍식 06-18
연산 대상이 확정되지 않았다면
pc측 메모리는 gpu메모리 x3 정도는 여유로 가져가심이 좋다고 생각 됩니다.
최대 원본 데이터 + 결과물 + os나 어플리케이션이 차지하는 용량.. 또는 처리중인 데이터 + 다음에 처리할 데이터 + 처리된 데이터를 받을 공간 정도는 기본적으로 가지고 있어야 무리가 없을겁니다.

딥러닝이라던지.. 알고리즘에 따라 결과의 크기가 확 준다면 x2 이상이면 되기도 하겠죠..

다만 cpu도 풀로드라면 그것도 감안 하셔야 합니다.
제 경우 gpu 6기가 입니다만  e5-2697 x2인 시스템이 제 알고리즘을 cpu병렬 연산때 논리코어당 약 2기가 까지 먹는 것도 감안해서 128기가로 쓰고 있습니다..
     
하셀호프 06-18
혹시 어떤 계산 돌리시나요?
논리 코어당 2기가까지 먹는 계산은 어떤 것인가 궁금하네요
          
오홍식 06-18
간단히 말씀 드리면 초음파 음향 시뮬레이션입니다(https://field-ii.dk/).
배열로 되어있는 초음파 탐촉자가 매질을 통과한 후 다시 돌아왔을 때 어떻게 달라져 있느냐를 보는거고 의료용입니다. 이게 매질 안에 어떤 반사체가 얼마나 있느냐와 배열의 갯수에 메모리가 비례합니다.. 제 알고리즘은 그 시뮬레이션 결과를 어떻게 처리 하면 영상이 더 미려해 지는가 입니다.. 제가 검증해야 하는 시뮬레이션 환경에 필요한 메모리가 1회 연산에 2g정도입니다..
               
하셀호프 06-18
초음파하면 엄마 뱃속 아기 사진하구 잠수함밖에 모르지요
재미있는 일을 하시는 거 같습니다
그러니까 알고리즘을 개발하시는 건가요? 의공학관련 연구같은데요
혹시 FEM기반 계산인가요?
텐서 플로도 이용하시나요? 질문이 많네요
감사합니다
                    
오홍식 06-20
FEM을 사용하기도 하지만 주는 아닙니다. FEM이란게 FEM이 적합한 실험이 있다면 쓰는 방법론, 도구인지라..
그리고 시뮬레이션 된 데이터가 ADC 되었다고 보고 진행하는 상태에서는 이미 앞단 블랙박스 안의 일이라 그리 관심을 두지는 않습니다.
현 시점에서 AI 적용은 신호처리 순서로 봤을 때 제가 보고있는 부분 이후에서 한창 진행중입니다..
앗 제분야;;;; ^^;

GPU메모리와 CPU메모리는 쓰임새가 완전히 다른데요 GPU입장에서만 본다면 CPU메모리는 GPU가 독자적으로 가지는 메모리, 즉 비디오 카드 메모리에 집어넣기 전에 잠시 머무는 버퍼 같은 역할입니다. 그렇기 때문에 사실 많은 게 좋긴 합니다. 예를 들면 게임에서 스테이지가 전환될 때, 그 전 스테이지가 사막이었다가 다음 스테이지가 도심이면 배경 텍스처는 거의 싹 바뀐다고 봐야죠. 사실 렌더링에서 메모리의 대부분은 텍스처인데, 텍스처를 메인 메모리 안에 넣고 있으면 GPU로 올릴 때 속도가 확연이 차이가 납니다. 단순 스테이지 로딩 뿐만 아니라, SSD보단 당연히 메인 메모리가 빠르기에 일종의 텍스처 캐시 역할을 메인 메모리가 해 주는데 역시 램이 많으면 많이 유리합니다. 이건 로딩 속도 뿐만 아니라 프레임에 영향을 확실히 줍니다.

그리고 메모리가 남아 도는 일은 없어요 ... 램 많으면 그만큼 디스크의 페이지 폴트가 적어지기도 하고, 정 안 되면 디스크 캐시 용도라도 쓰는 게 램입니다. 돈 되면 많이 꽂으면 어떻게든 득을 봅니다.




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