일단 전 학생이구요
현재 맥프레 15인치(기본형)만 소지하고 있고, 데스크탑은 구형이라 누나를 줬습니다.
뭔가 데이터 크기를 크게 해서 많이많이 돌리는 것도 하고 싶고, 해서 겸사겸사 데스크탑을 맞추고 싶은 욕구가 큰데요
원래는 다중 코어가 짱이야!라는 이야기를 듣고 라이젠으로 가야 하나.... 하는 생각을 했는데
아직 라이젠과 리눅스가 그렇게 친하지 않다는? 이야기를 들어서요....(자원이 넘처나는 것이 아니라...)
해서 제가 여쭙고 싶은 것은
1. 인텔과 라이젠 중에서 어느 쪽으로 가야 하나요...
2. 그래픽카드를 추후 왕창 늘리고 램은 64 이상으로도 갈 생각을 하고 있는데요
이런 의문을 가지고 고민을 하는 중인데요
이에 대해서 답이 되는 것도 좋겠지만, 가장 첫번째로 해결되어야 하는 의문이
'어느 방향으로 어느 생각을 가지고 부품을 골라야지 좋을까'입니다.
게임도 하긴 하지만 그렇게 많이 하지는 않구요, 또 뭐 영상도 조금 만지고 해도 제가 하는 수준은 사실 맥프레로도 가능한 수준이니까요
뭔가 데이터를 만지고 놀 때, 가장 우선으로 봐야 할 부분이 무엇인지(그래픽 카드를 1070 혹은 그 이상으로 할 때)
인텔 i라인업으로 가야 할 지, 혹은 2670같이 2cpu를 염두어 두어야 하는 것이 맞는지 궁금합니다.
조언을 여쭙고 싶습니다!
딥러닝으로 무엇을 할지 모르겠습니다만..
무슨 프로그램을 돌리느냐에 따라서 OS및 컴퓨터의 성격이 결정됩니다..
딥러닝 솔류션은 아직은 엔비디아만의 전유물로 알고 있고 엔비디아의 딥러닝 솔류션 컴퓨터들은 아직 AMD를 사용하지는 않고 있습니다..
인텔의 PC솔류션은 최대 메모리 용량이 64GB 까지 입니다..
우선 무슨 프로그램을 어느 정도 크기로 돌릴 것이냐에 따라 컴퓨터의 사양이 크게 변합니다..
CAD등의 전문 소프트웨어(카피당 몇백 몇천만원 이상급)들도 그 소프트웨어 에 따라 검증된 하드웨어가 쫒아갑니다..
사실
이미지 분석을 하고싶다 > 조금 큰 데이터 > 좀 더 큰 데이터 > 노트북에는 모자라네 > 그럼 데스크 탑을 맞춰보자 > 찾다보니 이런 것들이 많구나!
정도라서요 ㅠㅠㅠㅠ 너무 큰 범위의 질문을 너무 단순하게 드렸네요
사실 램은 64로 생각하고 있고, 그 이상으로 필요한 만큼이 아니라고 생각하고 있습니다.
또 찾아보니 워크스테이션이 맞을지 아니면 게이밍 컴퓨터에서 램과 cpu를 늘리는 방향으로 가는게 나을지 그게 고민이 되어서 질문을 드렸습니다. 아무래도 코어수가 많은 계산 과정을 좌지우지를 해주지 않을까 싶어서요. 물론 gpu가 중요하지만요
해서 의견을 여쭙고자 이렇게 글을 올렸습니다.
프로그램은 학생용으로 공개된 프로그램이나 오픈소스를 사용하기 때문에 가격적인 면에서는 문제가 되지 않을 것 같아요!
GPU 4개까지 박을수 있는 제품입니다..
GPU 도 종류가 많지만 전문성을 지닌 쿼드로/테슬라 같은 것은 보통 1개당 백 이상 몇천만원까지 갑니다..
그리고 국내 엔비디아 코리아 지정 딜러(1군데 밖에 없지만)로 부터 구입하지 않으면 기술지원 자체가 안됩니다..
상황 보셔서 벤더(HP /DELL등등)의 중고 제품을 구하시는게 재일 나아 보입니다..
스토리지쪽은 나중 문제..
혹시 이미지 분석을 하는데 이끌어줄만한 지도교수님이 계신가요??
50만원 미만으로 2CPU에 24 코어 도 가능하죠...
가벼운 VM 여러개 돌리기에는 최고로 저렴한 솔루션 인듯..
혹시 cpu와 메인보드 가격 말씀하시는건가요?
이유는 다음과 같습니다.
1. 무엇을 분석하기 위한 데이타 인가?
2. 이 데이타의 특징은?(하드웨어가 아니라 데이타의 특징)
3. 데이타는 어디서 어떻게 모아야 할까?
- 국내에서도 테스트용 데이터 배포하는 기관이 있고 해외에서도 구할 수 있습니다.
3. 이 데이타를 어떻게(무엇을 얻기 위해) 사용 할것인가?
- 데이타가 있다고 해서 그냥 바로 사용 항수 있는 것도 있지만 그렇지 않고 가공해야 사용 항 수 있는것도 있습니다.
참고로 외국의 누군가는 빅데이터의 정의를 이렇게 내리기도 했습니다.
노트북 한대로 결과를 얻을수 없는 정도의 크기 또는 결과시간을 가진 데이터
라즈베리파이로도 재미삼아(?) 돌리는게 딥러닝 등등의 빅데이터입니다
제가 공부가 부족한데 약간의 흥미만 가지고 너무 큰 범위의 질문을 드린 것 같습니다ㅜㅜ
답변 감사합니다
가장 흥미를 가지고 있는 쪽은 이미지 분석입니다
추천할만한 의견이시네요.
한계에 도달하시면 확장 하셔도 됩니다.
분석은 커녕 큰 데이터를 잘 만지는 분도 별로 보지 못했네요.
알고리즘을 적용해 보는건 몇메가짜리 샘플로도 충분합니다~
이미지 분석에 흥미가 있으시다면 현재 이미지 관련 연구팀을 한번 찾아보시지요
국내/외에 있는 대학/연구소같은 곳을 찾아보시고 물어 보세요
http://www.2cpu.co.kr/hardware_2014/39172?&page=2
http://www.2cpu.co.kr/hardware_2014/37391?&sfl=wr_subject&stx=GPU&sop=and
리눅스를 안정적으로 돌리겠다고 하면 한두세대 전 머신이면 충분할 것 같구요.
일단 제가 딥러닝 실제 분석에 쓰는 웍은. Intel X79Si 보드에 E5-2630, 메모리 32G, GTX 1060 6G 입니다. 이정도면 소규모 분석에는 충분합니다. (소규모라고 해도, 전 본격 분석이기 때문에 자료량은 많습니다.)
위에서 소개해주신 장비들은 학생 수준의 예산에도 맞지 않구요.
사실 의견을 여쭙는게, 데스크탑을 맞추면서, 조금 더 신경 쓰면 내가 조금 큰 실습을 할 때 도움이 되지 않을까 하는 마음이었거든요!
댓글 감사합니다 ㅎㅎ