µö·¯´×À» ¹è¿ì±â À§ÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ »ç¾çÀ» ¿©Âã°í ½Í½À´Ï´Ù.

¹è¿È   
   Á¶È¸ 15002   Ãßõ 1    

딥러닝에 관심을 갖고 배워보려하는 학생입니다.

텐서플로우 강의 접하게 되었는데 갖고 있는 노트북 성능이 너무 안좋아서

딥러닝 학습을 위한 컴퓨터 본체를 마련하려고 합니다.

앞으로 연구용으로 쓸지에 대해서는 염두에 두지 않고 있습니다.

순수하게 학습만 가능한 정도로 싸게 마련한다면 어느정도 비용이 충분한지 모르겠습니다.

현재 쓸 수 있는 돈은 70만원 정도고 100만원 까지는 땡겨올 수 있습니다.

이엑스코리아로 알아보니 이정도 가격으로 두가지를 추천받게 되었습니다.

가진 예산을 바탕으로 첫번째 것이 최저가격을 알아본 것이고 두번째 것이 최대가격을 알아본 것입니다.



685,000 원935,000 원


최저가나 최고가로 알아본 것들을 그대로 써도 충분할지

아니면 몇가지만 바꾸면 쓸 수 있을지

아니면 좀 더 돈을 모아야할지

여쭙고 싶습니다.


1. 저대로 써도 된다.

2. 저기서 조금 바꿔라.

3. 돈을 더 모아라.


혹, 좀 더 팁을 주실 수 있다면 감사히 듣겠습니다.


배옴
ªÀº±Û Àϼö·Ï ½ÅÁßÇÏ°Ô.
¹Ú¹®Çü 2017-07
ÀßÀº ¸ð¸£°ÚÁö¸¸

Àú »ç¾çÀº ±×³É Áß±Þ PCÀÌ°í

ÅÙ¼­¿ë GPU °¡ ¿ì¼± Çϳª µé¾î°¡¾ß µÈ´Ù°í »ý°¢Çϴµ¥ µ· µé¾î°¡´Â°Ô Àå³­ ¾Æ´Ò °ÍÀÔ´Ï´Ù..

¿ì¼± ³ëÆ®ºÏÀ¸·Î »ç¿ëÇϴµ¥ Å« ¹®Á¦ ¾øÀ¸¸é µ·À» ±×³É ¸¹ÀÌ ¸¹ÀÌ ¸ðÀ¸¼¼¿ä..
CPU´Â Àû´çÇÏ¸é µË´Ï´Ù. ¸Þ¸ð¸® 32±â°¡, µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå¿ë HDD ¿ë·® ÃæºÐÇÑ °Í ÀÌ¸é µË´Ï´Ù. GPU´Â ÀÖ¾î¾ß ÇÕ´Ï´Ù. 1060ÀÌ¸é ¾Ø°£È÷ µ¹¾Æ°©´Ï´Ù. ´Ü,¸Þ¸ð¸® 6±â°¡Â¥¸®·Î Çϼ¼¿ä.
     
¹Ú»ç´Ô~ Á¶¾ðÁ» ¿©Âã´Ï´Ù.
¸Ó½Å·¯´×ÀÇ °æ¿ì Á¦´ë·Î µ¹¸±°æ¿ì ¿÷½º ÇÑ´ë·Îµµ ¹ö°Å¿î°ÍÀ» ÀÍÈ÷ µé¾î ¾Ë°í´Â ÀÖ½À´Ï´Ù.
±×·±µ¥ ¾ÆÁÖ ¹«°ÌÁö ¾ÊÀº°æ¿ì.. ½±°Ô ¾ê±âÇÏÀÚ¸é °£´ÜÈ÷ ¸À¸¸ º»´Ù °¡Á¤ÇÏ¿´À»½Ã..
¿©·¯»ç¶÷ÀÌ ¿÷½º ÇÑ´ë·Î °¢ÀÚ »ç¿ëÀÌ °¡´ÉÇÑ Ç÷§ÆûÀÌ ÀÖÀ»±î¿ä?
¾Æ´Ï¸é ÇÏÀÌÆÛ¹ÙÀÌÀú¸¦ ¼³Ä¡Çؼ­ »ç¿ëÀÚ ¼ö ¸¸Å­ VMÀ» ¿ÀÇÂÇØÁÖ´Â°Ô ÁÁÀ»Áö¿ä?
´Ü VMÀ¸·Î ÇÒ °æ¿ì GPU°¡¼ÓÀº ºÒ°¡´ÉÇÒÅÙµ¥ ±×³É CPU ¸¸À¸·Î ó¸® Çϱ⠱¦ÂúÀº Ç÷§ÆûÀº ¾î¶²°ÍÀÌ ÁÁÀ»Áö¿ä..
          
°³ÀÎ ¿÷À¸·Î ó¸®Çϰųª, ¸®´ª½º¸¦ ¼³Ä¡ÇÑ ÈÄ °èÁ¤À¸·Î ·Î±×ÀÎ Çϰųª µÑÁßÇϳª°¡ ¸ÂÀ» °Å °°½À´Ï´Ù¸¸? ^^

¸À¸¸ º¸°Ú´ÙÇÏ¸é ±»ÀÌ GPU ComputingÀ» ¾µ ÀÌÀ¯°¡ ÀÖÀ»±î¿ä? ¹» ÇϽÇÁö´Â ¸ð¸£°ÚÀ¸³ª.
               
À̹ø ÇÐ±â  ¼ö¾÷ÀÌ µö·¯´× ÀÌ¶ó¼­¿ä ¤Ì¤Ì
±×·¡¼­ ·¦½Ç Çлýµé°ú °°ÀÌ ÇÒ Ç÷§Æû ±¸¼º Áß ÀÌ¶ó ¿©ÂÞ¾ú½À´Ï´Ù ¹Ú»ç´Ô.
°í¸¿½À´Ï´Ù.
                    
Çб³¿¡¼­ ½ÃÅ°´Â µö·¯´×À» ±×·¸°Ô ºý½Ã°Ô ½ÃÅ°Áø ¾ÊÀ» °Í °°½À´Ï´Ù. ¤¾¤¾¤¾.

ÀÏ´Ü °³ÀÎÄÄÇ»ÅÍ·Î Çغ¸½Ã°í Àß ¾ÈµÇ¸é, ±×¶§  GPU °í¹ÎÇغ¸½ÃÁö¿ä. ^^
     
¹è¿È 2017-07
´äº¯Áּż­ °¨»çÇÕ´Ï´Ù.

±×·±µ¥ ´Ù½Ã ±Ã±ÝÇÑ °ÍÀÌ »ý°Ü µÎ°¡Áö¸¸ ´õ ¿©Âã°í ½Í½À´Ï´Ù.

1. cpu ÀÇ Àû´çÇÔÀÌ ¾î´ÀÁ¤µµÀΰ¡¿ä?

2. À¥¼­ÇÎÀ» Çغ¸´Ï gpu¸¦ ¿©·¯°³ ²Å´Â ºÐµéÀÌ ¸¹´øµ¥ ±×·² ÇÊ¿ä´Â ¾ø´Â °ÍÀΰ¡¿ä?

Á¦°¡ ¹®°ú»ýÀε¥ ÀÌÁ¦ ¸· ÆÄÀ̽㠱⺻±â¿¡ ´ëÇØ ¹è¿ì°í ¿ì¿¬È÷ ÅÙ¼­ÇÁ·Î¿ì °­ÀǸ¦ Á¢ÇÏ°Ô µÇ¾î ÀÌ°Í Àú°Í ¾Ë¾Æº¸´Â ÁßÀ̶ó ¸ð¸£´Â°Ô ¸¹¾Æ À¥¼­Çθ¸À¸·Î´Â ÇÑ°è°¡ ÀÖ¾î ÀÌ·¸°Ô ¿©Âã°ÔµË´Ï´Ù ¤Ð¤Ð
          
¹®°ú»ýÀ̽öó¸é, ÄÄÃʺ¸½Ã¶ó¸é ¾Æ·¡ tkssjr´Ô ÃßõÀÌ Á¤´äÀ¸·Î º¸ÀÔ´Ï´Ù
ƯÈ÷ ¸®´ª½º¸¦ ¾Æ½Ã³ª¿ä? ¸ð¸£½Ã¸é ¸®´ª½ººÎÅÍ °øºÎÇϽÃÁö¿ä
±×³É ¾²½Ã´Â ÄÄÀ¸·Î ÇÏ½Ã¸é µË´Ï´Ù
          
¹¹,  ÃÖ±Ù ³ª¿À´Â i3, i5 cpu ¸é ÃæºÐÇÕ´Ï´Ù.

°øºÎÇϸ鼭´Â GPU ÇÑ°³¸é µÉ µí ÇÕ´Ï´Ù. ²Ï Å« µ¥ÀÌÅÍ ¼Âµµ 1060 6G Çϳª·Î µ¹¸®°í ÀÖ½À´Ï´Ù.

Á¦ »ç¾çÀº Intel Xeon E5-2630 + 32G Ram + 256G SSD + 1T HDD + 1060 6G 1°³ ÀÔ´Ï´Ù.
°øºÎÇϴµ¥´Â ÃæºÐÇÏ´Ù°í º¾´Ï´Ù.

GPU ¹öÀüÀº ¼¼ÆÃÇϴµ¥ ³ë·ÂÀÌ ¸¹ÀÌ µé¾î°©´Ï´Ù. ±×°Íµµ ´Ù °øºÎ¶ó°í »ý°¢ÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï, º»°ÝÀûÀ¸·Î °øºÎÇÏ°Ú´Ù¸é  GPU´Â ¾²´Â°Ô ´äÀÏ °Å °°½À´Ï´Ù.

ȯ°æÀÌ ¸ðµÎ ¼¼ÆÃµÈ ±¸±Û Ŭ¶ó¿ìµå´Â ´äÀº ¾Æ´Ï¶ó°í »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù.
tkssjr 2017-07
±¸±Û Ŭ¶ó¿ìµå·Î ¹«·á·Î ¾²½Ã¸é¼­ µ·À» ¸ðÀ¸½ÃÁÒ ¤¾¤¾
Àεð°í 2017-07
ÅÙ¼­¸¦ »ç¿ëÇϴµ¥ ³ôÀº »ç¾çÀÌ ÇÊ¿äÇÏÁö ¾ÊÀº°É·Î ¾Ë°í Àִµ¥...
Àü ±×³É ³ëÆ®ºÏ¿¡¼­ µ¹¸®°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
     
¹è¿È 2017-07
·Ñ ³·Àº »ç¾çÀ¸·Î µ¹¸®´Â ³ëÆ®ºÏµµ ÃæºÐÇÑ°¡¿ä??
¹Ú¹®Çü 2017-07
http://kr.nvidia.com/page/home.html

nvidia »çÀÌÆ®¿¡¼­ µö·¯´× Ç׸ñÀ» º¸½Ã°í °Å±â¿¡ ³ª¿Â Á¦Ç° °¡°Ý È®ÀÎÀ» Çغ¸¼¼¿ä..
PAMA¸Ó¸® 2017-07
µö·¯´×¿ë ÄÄÇ»Å͸¦ »ç´Â°ÍÀº ºñÃßõÇÕ´Ï´Ù.
Å×½½¶ó±Þ »çÁö ¾Ê´Â ÀÌ»ó ¿¬»ê½Ã°£ÀÌ ¾î¸¶¾î¸¶ÇÑ°Ç ºñ½ÁÇϰŵç¿ä.
Â÷¶ó¸® ¿¬½À¿ëÀ¸·Î µ¹¸®´Â ÀÛÀº ÇÁ·Î±×·¥Àº ³ëÆ®ºÏÀ¸·Î µ¹¸®°í
³ª¸ÓÁö´Â ±¸±Û Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»Å͸¦ »ç¿ëÇÏ½Ã´Â°Ô ÁÁÀ» °Í °°½À´Ï´Ù.


QnA
Á¦¸ñPage 1456/5688
2014-05   5000450   Á¤ÀºÁØ1
2015-12   1536331   ¹é¸Þ°¡
2011-11   7885   ÀÌÁöÆ÷Åä
2015-06   6421   À̼±±Ô
2008-06   5649   ¹ÚÇö¹®
2005-07   5774   ¹Ú¿ì¿­
2011-12   5453   ¹Ì¼ö¸Ç
2017-07   3903   ³ëÇü¼®
2008-07   5244   Á¶ÀçÇö
2022-11   1397   Á¦·Î¿ø¼ÒÇÁÆ®
2014-03   4071   ±è»ó¹Î
2017-07   15003   ¹è¿È
2002-11   12426   À¯¿µ±Ù
2012-01   5690   ³²¼º·æ
2008-07   4841   ±èÀç½Ä
2005-08   5600   ³ëÁ¤·¡
2014-03   3001   ¿©ÇØiÀÌ»óº¹
2017-08   3189   DDAYs
2012-01   5286   ¹æoÈ¿o¹®
2020-01   3413   ¸®Å°ÆÄ¿ï·¯
2014-03   4600   »ßµ¹À̽½ÇÄÀÌ
2020-01   20300   AZUREGOD