간단한 내용과 함께 BMT결과화면1012; 캡쳐Ȣ16;셔서 업/196;드 Ȣ16;시면 .121;니다.

(SPEC Viewpert/Vray Rendering / HD Tune / HD Tach / CINEBENCH / CrystalDiskMark / IOMeter / AJA / 소비1204;/141;)

1. CPU : i9-10900X

2. MB : Gigabyte X299 WU8

3. RAM : Samsung 16GB DDR4 3200MHz * 8 128Gbytes

4. Storage : SK hynix P31 500G

5. CPU cooler : Thermalight Peerless Assassin 120

6. BenchMate 프/196;그ǖ16;에서 cine bench R23 프/196;그ǖ16;1012; 실행Ȣ16;였고 Priority를 realtime 1004;/196; 설1221; Ȣ16;였습니다.

멀티가 14,4551216;, 싱글1060; 1,1511216;1077;니다. 1216;수를 보면 뛰Ǻ12;DŽ12; 성능1008; 아닙니다. 1228;가 업무용1004;/196; 사용Ȣ16;lj16; 1064;텔 125001008; 6 코Ǻ12;, 12 Ǹ16;/112;드 1076;에도 불구 멀티가 11,7121216;, 싱글1008; 1,7221216; 1077;니다.

CPU 쿨러lj16; Thermalight Peerless Assassin 120 1012; 사용Ȣ16;였lj16;데 Cine R23 멀티 벤치 수행시 최대 온도가 63도를 보여 공቞1;1004;/196;lj16; 성능1060; ƻ16;찮아 보1077;니다.

i9-10900X lj16; 48 PCIE /112;1064;1012; 갖lj16; CPU/196; Gigabyte X299 WU8 보드1032; 2개1032; PLX 8747 ᒤ1; 버프/196; 총 64 /112;1064;1060; 가능Ȣ16;여 16 /112;1064; 그래픽 카드를 41109;1012; 사용할 수 1080;습니다. 다만 PCIE /112;1064;1060; gen 3.0 1077;니다.

GPU 가ᅄ1;1012; 1228;외한 1200;/156;한 멀티 GPU 딥러닝 컴퓨터를 만들 ǐ12; 기가0148;1060;트1032; MZ32-AR0 보드에 2세대 Epyc CPU, gen 4.0 16 /112;1064; 그래픽 카드 41109;1060; 1228;1068; 나1008; 선택1060; .112; ,163; 같습니다. 

1064;텔 X 시리1592; CPU 1473;고 가ᅄ1;1060; 내/140; 간다면 멀티 GPU 딥러닝 컴퓨터/196; 고/140;해 볼 수 1080;1012; ,163; 같습니다.