딥러닝용 컴퓨터 견적좀 봐주시면 감사하겠습니다

물렁곈   
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Deeplearning_computer_견적표.xlsx (15.6K), Down : 64, 06-13

대학원 연구실에서 딥러닝 Tensorflow 연구용으로 사용하려고 견적을 뽑아봤습니다. 최대 550만원으로 견적을 짜봤습니다.

미래를 생각해서 메인보드 GPU슬롯 2개를 하자는 결론이 나와서 이러한 세팅을 했습니다.

이 정도면 괜찮은지 알아봐주실수 있겠습니까? 또한, 필요없거나 변경해야할 내용이 있습니까?

 시트는 총 2개로 둘중 추천하는 견적서 또는 새로운 추천을 받고싶습니다.

박문형 06-13
저라면 파워+케이스를 슈퍼마이크로 SC743 -1200와트 모델이나 SC745-920와트 리던던트 혹은 파워 최고용량으로 갑니다..

지금의 견적은 일종의 고급사양의 PC나 비슷한데 파워가 PC용으로는 비싸게 보일지 모르나 서버/웍용 파워는 아니기에 안정도는 좀 떨어집니다..

그리고 아마도 데이터가 무지무지 크게 나올 듯한데 하드베이가 많은 케이스가 편합니다..

부팅용 SSD도 NVME가 빠르기는 하지만 열이 마니나기에 얼마나 버틸지는 모르겠습니다..

OS에서 NVME를 지원 못할수도 있습니다..

그럴때는 안전하게 SATA SSD 고급형으로 가는게 맞습니다..
     
물렁곈 06-13
글 달아주셔서 감사합니다. 우선 SSD는 SATA SSD 고급형으로 하겠습니다. 또한, 파워도 고민을 하고있었지만 역시 지적해주셔서 감사합니다.
하지만 혹시나 케이스는 다른 제품도 추천 가능할까요 ?
시간내주셔서 감사합니다.
          
박문형 06-13
SSD는 국내 정품으로 860 Pro 정도 가시면 될 듯하고

국내에서는 서버/웍용 파워를 리테일에서는 거의 팔지를 않기에

그리고 대학교에 어느 정도 돈있는 연구실도 슈퍼마이크로 제품을 재일 많이 쓰기에 슈퍼마이크로쪽 제품을 말씀 드린 것입니다..

GPU 쪽을 재대로 콘트롤 하려면 GPU전용으로 설계된 서버나 워크스테이션이 재일 낫습니다..
               
물렁곈 06-13
추천해주신부분 정말 감사합니다. 조언해주신 의견 잘 반영해서 사도록 하겠습니다!
시도니 06-13
그냥 일반 고급 pc사양이네요.

예산이 너무 적어서 워크스테이션이나 서버는 좀 무리이겠지만..

가능하다면 중고서버나 워크스테이션으로 알아보시는 편이..

피씨를 조립해서 어쩌시려는 것인지.. 심히 걱정됩니다만,......

계산서 발행해주는 업체도 있으니... 예산 겉은 거 사용 처리 같은 건 문제는 안될겁니다.
     
물렁곈 06-13
우선 댓글 달아주셔서 감사합니다. 예산이 정해진가격이라 조금 걱정해주셔서 감사합니다.
혹시 쿨러에 대해 추천해주실만한 것 또는 두개 중 어떤게 나은지 알고싶습니다.
마지막으로 TITAN RTX와 2080Ti 2개 중 무엇이 나을지도 추천해주시면 감사하겠습니다.
시간 내주셔서 감사합니다.
박문형 06-13
쓰레드 리퍼 쿨러가 가격 때문에 상당히 애매합니다..

제품도 몇개 없고요..

실제 판매 되는 양이 적으니 어쩔수 없지만..

개인적으로 볼때 요정도 쿨러가 끌리더라고요..

http://prod.danawa.com/info/?pcode=6514779&cate=112798

http://prod.danawa.com/info/?pcode=6150604&cate=112798
     
물렁곈 06-13
걱정해주시고 댓글 달아주셔서 감사합니다.
구글링으로 추천을 받다보니 저 쿨러를 사용하게 되었습니다.
추천해주신 제품 두개 다 감사합니다.
혹시나 두개 중 더 추천하시거나 선호하시는 제품이 있으신지요 ? 또한, 선호하시는 이유에 대해서도 조금 듣고싶습니다.
박문형 06-13
다나와 뒤져 보시면 쓰레드 리퍼 공랭식 쿨러가 판다고 올려 놓은게 모델이 10개도 안됩니다...

개인적으로 쿨러는 2-3만원이면 되고 5만원 이상되면 저는 비싸다고 생각하는 사람입니다..

그런데 쓰레드 리퍼는 최소 10만원대부터 쿨러가 시작하더라고요..


위의 링크 제품은 AMD본사에서 쿨러마스터한테 디자인 줘서 레퍼런스로 만든 쿨러라고 보시면 됩니다..

근데 가격이 머 같아서...
     
물렁곈 06-13
좋은 충고 감사합니다. 많은 조언을 해주셨는데 명확한 답은 조언해주신분들의 의견을 잘 조합하면 나올거같습니다.
조언도 정말 감사합니다.
chroma 06-13
예산이 최대 550 이라는 경계선이 나와 있으니.. 어쩔수 없이 제약과 제한이 따르지만.. 우선 GPU 구성을 어찌 하실지를 제일 먼저 정리 하시면.. 나머지는 그닥 고민하실것이 없습니다. Max 예산이 어느 정도 나와 있기도 하고.. Deep Learning 또는, TensorFlow 쪽 개발 및 연구 용도 라면.. 한도 끝도 없는 초월을 넘어서는 극상의 구성 및 구축 사양들이 존재하기도 하지만.. 그렇게 까지는 대부분 엄두를 못내는 Build 이구요..^&^..

우선, 선호도 기준으로 추천되는 GPU 는.. 예산이 몇 천대 단위 이면.. 당연히 예산 형편과 분배를 잘 ~ 하셔서 Tesla 시리즈 구성이 우선 추천 됩니다만 .. 그렇지 못한 예산이 1천만원대 미만 경우는 목적용도 대비 가격측면에서 절대적으로 추천되는 RTX 2080Ti 가 가장 부담없고 좋다할 수 있으나.. 개인적으로는 조금 비용이 더 들고.. 부담이 되더라도 예산이 가능한 경우라면.. 개인적으로는 Titan Xp 12 GB 추천 드립니다.

단, 참고하실점은 위에서 언급한 구성은 모두 최소 2 Way "즉" 2 GPU / SLI 구성 권장을 말씀 드린것이며.. Titan Xp 경우는 가급적 구하기 힘들어도 제조 브랜드를 EVGA 것으로 만약 있다면.. Factory Base Clock Tune 이 된것으로 구매하시기를 권장 드립니다. GPU 구성이 이정도면 이미 2 GPU 라서.. 240 ~ 380 정도가 넘어가기 때문에 550 예산에서 크게 벗어나 부담이커 부품,구성 및 Spec을 더 낮춰야 하는경우는 GTX 208 이나 GTX 1080Ti 로 구성 하시면 됩니다.

그리고 나머지는 우선 순위는 CPU 가 되는데.. CPU 가 확정이 되면.. 혹시라도.. 선택 CPU 사용 소켓과 곧 새로 출시될 최신 CPU 및 M/B 정보들중 종속지원(세대가 다르지만.. 소켓 지원이 되는 모델) 을 하는것이 있는지를 잘 ~ 살펴 보신뒤 M/B 를 고르시면 되는데.. M/B 경우는 무조건 전원부 설계에 조금이라도 신경을 쓴 흔적이나 언급이 있는 최소 10 PASE 이상 전원부를 갖춘 PCIe 3.0 슬롯이 3ea 이상의 "즉" 가급적 PCIe 슬롯이 총 5ea 로 설계된 M/B 선택을 권장 드리며.. 만약, 슬롯 5ea 마땅한 제품이 없다면 4ea 짜리도 상관은 없으니 참고 하시구요 ~

그리고.. Power는 700 ~ 850W 사이 GOLD Plus 등급의 소음에 신경쓴 파워를 선택해 주시면 좋구요 ~ 그 밖에 OS 와 주요 Apps 가 설치되는 "즉" 시스템-저장-Disk 구성은 가급적 RAID 구성은 하지마시고.. 특히 S/W RAID 구성은 절대 피하시고.. 단일 형태의 IOPS 수치가 높으면서 R/W IOPS 수치 편차가 크게 나지않는
512GB 단일 M.2 / 2280 Type 으로 선택 구성 하시면 됩니다.
     
물렁곈 06-13
친절하게 설명해주셔서 감사합니다. 하나하나 다 읽어보았더니 예산이 부족한것에 대한 보완점을 잘 설명해주셨고, 각 부품별 조언도 감사합니다.
추천해주신 TITAN Xp 12GB도 고려해보겠습니다. 긴글 써주신점 대단히 감사드리고 다시 구성해서 좋은 컴퓨터를 살 수 있게 도와주셔 감사드립니다.
김경철 06-14
딥러닝 관련 기계 여러개 돌리고 있는데요,
견적서와 비슷한 사양으로 titan rtx 두개 꽂아서 돌리는 기계가 있습니다.
ssd는 960pro 512G인데 우분투 16.04/18.04 둘다에서 아무 문제없이 잘 돕니다.

크게 볼때 대략 적절한 구성이라 생각됩니다. 한가지 지적을 하자면 GPU 2개라면 12코어까지는 필요없으니
1900x 정도로 낮추고, 차액으로 메모리를 두개 더 꽂아서 4채널을 채우시거나(64G),
아니면 요즘 램값도 싼데 아예 8개 꽉 채워서 128G까지 꽂으시는것을 추천합니다.

정말로 GPU를 2개 까지만 쓸꺼라면, 차라리 x470보드에 라이젠으로 가는 방법도 있습니다.
pcie 8x로 두개 연결되지만, 실제 성능하락은 5~10% 정도밖에 안된다고 합니다.
시간이 여유가 있으시다면 좀 있으면 나올 x570 보드를 기다리시는것도...

titan rtx 한개냐 2080ti 두개냐의 문제는 어떤 모델을 돌릴것인지로 결정하시면 됩니다.
최신 NLP 관련 모델, BERT나 GPT-2 같은거 돌릴 계획이시라면 메모리 많은 GPU가 있어야 하니 titan rtx,
그외 대부분의 image classsification, GAN 등등에 사용할 예정이라면 2080ti..  가성비는 2080ti 두개가 낫습니다.
     
물렁곈 06-15
감사합니다 선생님.
제가 여기에 관련된 쪽지를 한 개 보내드렸습니다.
혹시 시간이 되신다면 꼭 읽어주시면 감사하겠습니다.
성훈 06-17
(1) 공학연산 라이브러리들이 죄다 Intel기반입니다. (MKL 등...) AMD는 삽을 많이 푸셔야할수도 있습니다. 가급적 Intel이 에러잡기 편하실껍니다.
(사족: 스레드리퍼만큼 CPU 인텐시브한 작업을 돌리실 계획인가요? 그래픽카드가 1개인데 비해서 CPU가 좀 거대해보이네요)
(2) 2개의 GPU로 구성하신다면 PCIE 라인수를 체크해보세요, Titan RTX 16 * 2 (여기서 총 32개 레인먹고) M2 SSD( 보통 레인 4개 먹나요?) 그러면 36개 레인이 일단 필요한 상황이네요. CPU 지원 레인 수에 들어가는지 확인해보세요. 그리고 GPU 2개 설치시 16 / 16으로 작동이 안되고 8/8 로 작동되는 메인보드도 있는것으로 아는데 확인한번 해보시는게 좋아보입니다. PCIE 레인 대역폭이 생각보다 중요합니다.
(3) SSD의 목적이 모호하네요. OS용도라면 SSD 그다지 필요 없습니다. 제일 많이 발생하면서 제일 풀기 쉬운 병목은 Storage --> RAM으로 데이터 옮기는 과정입니다. SSD는 OS가 아니라 학습 데이터 불러오는 스토리지로 사용하시고, 장기보관 결과 저장은 HDD에 하는게 가장 효과적이였습니다.
     
물렁곈 06-17
맞습니다. 여러 지인 및 업체에서도 Intel을 추천하시기에 Intel x시리즈로 다시 한번 생각 중입니다.
또한 (2)번에 말씀해주신 PIC-e 부분에 대해서도 고려해보겠습니다. 레인수에 대해선 대충 알고있었지만 대역폭에 대해 조금만 더 자세히 알려주실 수 있으신지요...
그리고 (3)은 지적하신부분 맞습니다. 학습 데이터 불러오는 용이며 장기보관은 HDD에 할 예정입니다.




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