간단한 내용과 함께 BMT결과화면을 캡쳐하셔서 업로드 하시면 됩니다.

(SPEC Viewpert/Vray Rendering / HD Tune / HD Tach / CINEBENCH / CrystalDiskMark / IOMeter / AJA / 소비전력)

1. CPU : i9-10900X

2. MB : Gigabyte X299 WU8

3. RAM : Samsung 16GB DDR4 3200MHz * 8 128Gbytes

4. Storage : SK hynix P31 500G

5. CPU cooler : Thermalight Peerless Assassin 120

6. BenchMate 프로그램에서 cine bench R23 프로그램을 실행하였고 Priority를 realtime 으로 설정 하였습니다.

멀티가 14,455점, 싱글이 1,151점입니다. 점수를 보면 뛰어난 성능은 아닙니다. 제가 업무용으로 사용하는 인텔 12500은 6 코어, 12 쓰레드 임에도 불구 멀티가 11,712점, 싱글은 1,722점 입니다.

CPU 쿨러는 Thermalight Peerless Assassin 120 을 사용하였는데 Cine R23 멀티 벤치 수행시 최대 온도가 63도를 보여 공랭으로는 성능이 괜찮아 보입니다.

i9-10900X 는 48 PCIE 레인을 갖는 CPU로 Gigabyte X299 WU8 보드의 2개의 PLX 8747 칩 버프로 총 64 레인이 가능하여 16 레인 그래픽 카드를 4장을 사용할 수 있습니다. 다만 PCIE 레인이 gen 3.0 입니다.

GPU 가격을 제외한 저렴한 멀티 GPU 딥러닝 컴퓨터를 만들 때 기가바이트의 MZ32-AR0 보드에 2세대 Epyc CPU, gen 4.0 16 레인 그래픽 카드 4장이 제일 나은 선택이 될 것 같습니다. 

인텔 X 시리즈 CPU 중고 가격이 내려 간다면 멀티 GPU 딥러닝 컴퓨터로 고려해 볼 수 있을 것 같습니다.