AI 개발을 위해 어떤 PC가 필요하나요?

우리가 복용하는 약을 개발하든, 다음 동영상을 선택하든, 날씨를 확인하든, AI는 일상 생활에 영향을 미칠 수 있는 방법을 찾고 있습니다. 컴퓨터 하드웨어가 개선됨에 따라 소규모 개발자와 애호가들도 집에서 AI를 개발할 수 있게 되었습니다. 오늘은 AI 개발을 위한 PC를 구축하기 전에 고려해야 할 몇 가지 하드웨어 고려 사항을 살펴보고자 합니다.

AI를 개발할 때는 클수록 좋다는 것은 비밀이 아닙니다. 세계 최대 규모의 기업들은 AI 개발을 위해 수백만 달러를 들여 최고의 장비를 구입합니다. 그 중 일부를 직접 활용할 수도 있지만, 자체 시스템을 구축하면 워크플로우를 최적화하고 장기적으로 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI와 머신러닝이 광범위하게 적용된다는 것은 만능 솔루션이 없다는 것을 의미하므로 작업할 데이터의 크기와 유형을 고려해야 한다는 점을 명심하세요. 이 가이드는 AI 개발 요구사항에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요소를 고려할 때 시작점으로만 활용하시기 바랍니다.

강력한 기반에서 시작하려면 입력할 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 높은 코어 수, 하이퍼스레딩, 빠른 속도를 갖춘 강력한 CPU를 사용하는 것이 중요합니다. 또한 개발 워크플로우의 일부인 CPU 집약적인 프로세스를 고려하세요. 일반적인 워크로드의 일부일 수 있는 물리 시뮬레이션 및 사전 처리와 같은 작업은 대규모로 적용하면 상당한 부담을 가중시킬 수 있습니다.

일반적인 CPU 워크로드 외에도 시스템의 나머지 부분을 지원할 수 있는지 확인하고 싶을 것입니다. 일반 게이머에게는 일반적인 문제가 아니지만, 개인 프로젝트를 진행하기 위해 일반적인 요구 사항을 뛰어넘는 성능을 원할 수도 있습니다. 인텔의 제온 라인이나 AMD의 스레드리퍼 시리즈와 같은 하이엔드 CPU는 추가 PCIe 레인을 통해 최대 4개의 그래픽 카드를 구동하면서 8개 이상의 램 스틱을 지원할 수 있습니다. 실제로 일부 마더보드는 4개 이상의 GPU를 지원할 수 있지만, 저희는 너무 앞서 나가고 있습니다.

NVIDIA는 머신 러닝 및 AI 애플리케이션에서 GPU 가속화의 선두주자임에 틀림없습니다. 시장 지배력은 소프트웨어 측면에서 많은 ML 프레임워크가 NVIDIA GPU에 특별히 최적화되어 있다는 것을 의미합니다. 이는 20 시리즈부터 모든 RTX 카드에 포함된 텐서 코어 덕분입니다. 텐서 코어는 신경망 훈련에 사용되는 기능에 특화된 전용 칩입니다. 텐서 코어를 통해 혼합 정밀도 연산과 같은 많은 새로운 기능을 구현하여 속도와 깊이 사이의 균형을 더 잘 제어할 수 있게 되었습니다.

VRAM 요구 사항이 증가함에 따라 일반 게이머들도 약간의 추가 성능을 원하고 있으며 개발자들도 마찬가지입니다. 현재 가장 인기 있는 AI 및 머신러닝 제품 중 일부는 이미지 생성 및 조작을 중심으로 합니다. 이러한 종류의 네트워크를 훈련하려면 훈련 중에 VRAM에 기록할 이미지 데이터 세트가 필요합니다. 처음에는 12GB면 충분하지만, 항상 그렇듯이 작업 유형을 고려하여 적절히 조정하세요.

RAM은 VRAM과 비슷한 이야기를 따릅니다. 컴퓨터가 작업 유형에 따라 크게 달라지는 더 큰 데이터 세트와 지침을 준비할 수 있게 해줍니다. 일반적으로 작업하기 전에 테스트 데이터 전체를 RAM에 로드하는 것이 좋으므로 항상 큰 용량을 사용하는 것이 좋습니다. 최소 32GB를 권장하지만 DDR5의 등장으로 이제 하나의 스틱에 최대 48GB까지 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 커세어 벤젼스 2x48GB 키트는 이 용도에 적합합니다.

마지막으로 모든 데이터를 장기 저장소에 보관해야 합니다. 대용량의 데이터를 RAM으로 옮길 때 NVMe SSD의 빠른 속도는 매우 중요하며, 이는 RAM에 저장할 수 있는 용량보다 많은 데이터를 작업하는 경우 매우 중요합니다. MP600과 같은 하이엔드 NVMe 드라이브는 최대 4TB의 데이터를 저장할 수 있지만, 더 느린 SATA 드라이브나 HDD는 대용량 장기 스토리지에 사용할 수 있습니다. 교육 과정에서는 권장되지 않지만 매우 큰 데이터 세트의 경우 유일한 옵션일 수 있습니다.

업계에서 딥 러닝 소프트웨어를 사용하고 제작하는 AI 전용 하드웨어가 점점 더 많이 구현되고 있으며, 이에 대한 접근성도 점점 더 높아지고 있습니다. 이 가이드가 AI 개발을 위한 PC를 구축할 때 고려해야 할 몇 가지 사항에 대해 생각해보는 데 도움이 되길 바랍니다. 다음 빌드에 필요한 냉각, RAM, 스토리지 등을 위한 최고의 제품을 찾으려면 CORSAIR.com을 방문하세요.