안녕하세요 항상 감사하게 많은 지식들을 얻어가고있습니다.
현재 딥러닝 서버를 구축하는 중 문제가 발생하여 문의드립니다.
RTX2080Ti 4-way 시스템으로 구축하려고 하는데 전임자가 일반 모델(GALAX RTX2080Ti BLACK LABEL 2-fan)로 구매를 하여 문제가 발생하였습니다..구매한지 3달은 넘었고 전임자가 포장도 다뜯은지라 환불은 불가능하고 일반 2-fan모델로는 4- way구성시 쿨링이 불가능하더군요... 블로워팬만 따로 구매가 가능한지 GALAX사에 문의해보았지만 해당 방법도 불가능 하다더군요... 이전 그래픽카드를 사용하면서 4-way 시스템을 구축할수 있는 방법이 있을까요? 두서없는 글 읽어주셔서 감사합니다.
질문사항
1. RTX2080Ti 일반팬 모델로 4-way 시스템을 구축할수 있는 방법문의 (라이저케이블, 여유있는 메인보드, fan교체등의 방법)
블로워 식으로 하려면 히트싱크 뿐만아니고 케이스도(에어가이드) 만들어야 할거같은데요..
그냥 중고 판매하고 다시 구입하는게 답일듯
마이크로닉스 6웨이 밀페형만 가능할겁니다.
그냥 일반적인 조립형태로 사용된 것입니다..
즉 GPU와 그밖의 부품을 식힐 강한 펜이 필요한데 그것을 고려 하지 않은 결과 입니다..
그리고 4Way 구성 쉬운 문제 아닙니다..
일단 CPU가 지원이 되야하고.. 메인보드도 지원 되야 합니다..
그리고 파워..
마지막으로 방열설계가 중요합니다.. 쉽지 않습니다.
요정도가 슈퍼마이크로에서 4GPU로 나오는 베어본 제품입니다..
단 비디오카드는 테슬라쪽으로만 검증되어 있는데 2080는 검증 되어 있나 판매처에 물어봐야 합니다..
조립에서는 4GPU가 거의 불가능합니다.. (2000와트 급 단품 파워가 거의 없습니다.. 맞는 케이스도 없습니다..)
쓰레드 리퍼로 아직 4GPU 검증 된 보드와 베어본 제품은 나온게 없습니다..
https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=computer8log&logNo=221520929165&categoryNo=7&parentCategoryNo=0&viewDate=¤tPage=1&postListTopCurrentPage=1&from=postView&userTopListOpen=true&userTopListCount=5&userTopListManageOpen=false&userTopListCurrentPage=1
이런업체에서 제작해주는것은 별로인가요??
다만 어떤 보드든 네번째 그래픽카드가 몇몇 커넥터를 가려서 일부 연결하기 힘든것도 있습니다.
그리고 굳이 그래픽카드마다 16x 레인 꽉 채워야 한다고 생각 안해도 됩니다.
딥러닝 워크로드의 경우 8x 하고 16x 의 성능차이가 5% 미만이라는 벤치막 결과가 있었던것으로 기억합니다.
근데 기존의 2fan 방식 GPU를 그대로 쓰신다면 2way 정도로 구성할 수 밖에 없으실텐데,
그냥 2way 기계 두대를 구성하셔서 10G 이더넷으로 연결하고 hovorod 써서 병렬로 돌리는 방법도 있습니다.
기존 코드를 좀 고쳐야 하지만 효율은 상당히 좋은것 같습니다.
쓰로틀링 걸리며..
GPU 4대중 3대는
퍼포먼서 50% 이하로 돌게 됩니다..
GPU 4개
CPU 1개
풀로 돌리면 1200W 이상 먹는데..저런 케이스로 냉각 할 수 있다고 생각한..
그 저의가 의심스럽습니다...
1주일은 돌 것 같군요..
만일 문제가 생기면 만든 사람이 다 뒤집어 씁니다..
학교에서 구매 할때도 보통 기안한 사람이 책임을 지게 되죠..
회사에서도 마찬가지입니다..
돈 있는 회사에서는 보통 조립품 거의 안 씁니다..
벤더 제품을 사용하게 되죠..
학교도 비슷합니다만 보통 교수님이나 랩에서는 연구비가 한정되기에 벤더사 제품을 사용하기는 어렵고
그나마 조립 서버중에서 보증해주고 믿을 만한 제품을 사용합니다..
몇가지 조립 서버 중에 국내에서 재일 많이 사용하는 회사 제품이 슈퍼마이크로 사 제품입니다..
작년인가 슈퍼마이크로에서 해킹 칩 사건이 있은 이후로는 공공 기관에서 슈퍼마이크로는 사용하지 않습니다만
학교는 그래도 사용하는 것으로 알고 있습니다..
일반쿨러를 사는놈이 또라이죠
올수냉아님 답 없습니다
https://youtu.be/a8LViTM5kM8