안녕하세요.

연구실에서 딥러닝 관련 연구를 하게되어 GPU 워크스테이션을 하나 구입하고자 합니다. 주 용도는 현재는 일단 python tensorflow를 이용한 영상 내 사물인식으로, training과 testing을 할 것 같습니다만, 나중에 다른 딥러닝 필드에도 진출하여 이것저것 손을 댈 계획입니다. 

안정성을 고려하여 HP, Dell 벤더들을 많이 추천하시는 것을 보았습니다. 벤더 제품을 구입하려고 하는데, CPU와 GPU, 그리고 SSD에 대하여 어떻게 선택해야할지 고민이 되어, 질문을 올립니다 :

벤더사의 워크스테이션 GPU 목록을 보니, 쿼드로 RTX 시리즈가 거의 유일무이한 선택지인 것을 보았습니다.

1) Quadro RTX 시리즈 중 5000시리즈 x3, 6000 시리즈 x 2와 8000 시리즈 x 1 중 선택을 해야 할 것 같습니다. RTX 8000 1-way에 비하여 RTX 5000 혹은 6000의 멀티gpu가 취할 수 있는 이득이 많은지요? 두 개의 GPU가 있으면 묶어서 한 번에 한 모델을 돌리다가 필요할 시에 각각 다른 두 모델을 두 GPU카드에 독립적으로 올려서 결과를 확인할 수 있는 강점이 있다 생각합니다만, 아직 제가 지식이 부족한 탓에 옳은 판단인지를 모르겠습니다...

2) CPU는 silver 혹은 gold로 8core에 3.0GHz 이상인 것을 선택하고자 하는데, 크게 2~4개의 GPU 카드를 장착할 경우에는 이정도 CPU 기준으로 견적을 내도 충분할지요?

3) 2TB SSD를 구입하여 여기에 학습데이터를 넣고 GPU로 돌려, 결과데이터를 저장하는 용도로 사용하고자 합니다. 매 Training마다 결괏값을 저장하고자 하면, 읽고쓰기 속도를 고려하여 HDD보다는 SSD가 나은 선택일지요? 

4) 만약 데이터 입출력 목적으로 SSD를 구입할시에는 2TB SSD 한 곳에 Ubuntu 16.04 / 18.04 os 및 학습데이터를 한 자리에 넣을지, 혹은 512 + 1.5TB로 두 개를 사서 하나를 시스템, 하나를 저장고로 사용할지도 고민이 됩니다.

두서없는 질문 죄송합니다. 읽어주셔서 정말 감사합니다.