안녕하세요.
AI 개발을 위한 컴퓨터 견적에 관해 질문이 좀 있습니다.
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용도는 두 가지입니다.
7B 이하의 소형 언어 모델을 training 또는 fine tuning 하는 응용 개발
Stable diffusion 기반 Image 생성을 목표로 LoRA 등의 기법을 적용하여 원하는 방식으로 model training 및 tuning 후 사용
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1안은 회사 업무를 위해 사용할 것 같고,
2안은 집에서 AI Image Generation을 위해 사용할 것 같습니다.
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AI 개발을 하기 위해 익히 알려진 방식은 Google Colab을 쓰는 것으로 알고 있는데요,
제 회사가 보안 이슈로 위 방식을 쓸 수 없어 Workstation 또는 PC를 구매해야 합니다.
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Workstation을 구매하는 것은 가격이 꽤 셀 것 같아서,
High-end PC를 맞추어 진행해볼 수 있나 하는 생각이 들었습니다.
하여 PC 조립 잘 아는 게임 매니아 친구에게 문의해 다음과 같은 견적을 얻었습니다.
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CPU는 처음엔 AMD 이야기가 나왔으나 문의 당시 모두 판매 준비중이었고, 당장은 Intel도 괜찮을 것으로 생각했습니다.
현재 Intel의 상황을 봤을 때 장기적 관점에서는 애매할 듯 싶습니다.
NVIDIA GeForce RTX 4090을 골랐습니다. 최소 전력 요구치가 1000W 라고 하는데 매우 큰 수치라고 합니다.
연말에 5000번대 그래픽카드가 출시될 수도 있다는 썰을 들었는데 정확하진 않습니다.
VRAM이 24GB로 PC 치고 매우 큰 편인데, 설마 이거로도 training에 모자라나 하는 생각이 듭니다. (A100은 VRAM 40GB)
소음은 그렇게 크지 않을 것 같다고 들었습니다.
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아래는 질문입니다.
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1안을 위해 위 컴퓨터는 적절한 사양일까요?
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2안을 위해 위 컴퓨터는 적절한 사양일까요?
패스트캠퍼스 강의 중 최돈현 님의 Stable Diffusion 강의를 보기로는, 강사님도 4090을 사용하고 계셨습니다.
그런데 직접 training을 하는 쪽보다는 civit.ai 등의 사이트에서 model을 받아 사용하는 user에 가까워보였습니다.
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적절하지 않은 사양이라면, A100을 1개 사는 게 나을까요 아니면 4090을 2개 사는 게 나을까요?
레딧을 보니 일대일로는 A100이 우수하지만 가격 측면에서는 4090을 두 개 쓰는 방식도 있다고 합니다.
안녕하세요, HDNua님. AI 개발을 위한 컴퓨터 사양과 비용에 대한 질문에 대해 자세히 답변해 드리겠습니다.
1. 7B 이하의 소형 언어 모델을 Training 또는 Fine Tuning 하는 응용 개발
적절한 사양 여부:
CPU: Intel CPU나 AMD CPU 중에서 고성능 CPU를 선택하는 것이 좋습니다. 예를 들어, Intel Core i9 시리즈나 AMD Ryzen 9 시리즈가 적합할 수 있습니다.
GPU: NVIDIA GeForce RTX 4090은 현재로서는 매우 강력한 그래픽 카드로, 7B 이하의 소형 언어 모델을 training하거나 fine tuning하는 데 충분한 성능을 제공할 수 있습니다. VRAM 24GB는 대부분의 소형 모델에 충분할 것으로 보입니다.
2. Stable Diffusion 기반 Image 생성을 목표로 LoRA 등의 기법을 적용하여 원하는 방식으로 Model Training 및 Tuning 후 사용
적절한 사양 여부:
GPU: Stable Diffusion과 같은 모델을 training하는 경우에도 RTX 4090은 충분한 성능을 제공할 수 있습니다. 그러나 더 큰 모델을 다루거나 더 많은 데이터를 처리해야 하는 경우, 추가적인 GPU가 필요할 수 있습니다.
3. A100을 1개 사는 게 나을까요, 아니면 4090을 2개 사는 게 나을까요?
비교:
A100 vs RTX 4090: A100은 데이터센터용으로 설계되었으며, 더 많은 VRAM(40GB)을 제공합니다. 그러나 가격이 매우 높습니다. 반면에 RTX 4090은 더 저렴하지만, VRAM이 24GB로 제한적입니다. 두 개의 RTX 4090을 사용하는 경우, 병렬 처리를 통해 성능을 향상시킬 수 있지만, 이는 특정 작업에 따라 다를 수 있습니다.
가격: A100은 매우 비싸기 때문에, 두 개의 RTX 4090을 사용하는 것이 더 비용 효율적일 수 있습니다.
성능: 특정 작업에서는 두 개의 RTX 4090이 A100보다 더 나은 성능을 제공할 수 있습니다. 그러나 이는 작업의 특성에 따라 다르며, 테스트가 필요할 수 있습니다.
4. 집에서 위 사진 정도 사양의 컴퓨터를 돌린다고 하면 전기료를 얼마나 먹을까요?
전기료 계산:
전력 소모: NVIDIA GeForce RTX 4090의 전력 소모는 최대 1000W입니다. 이에 따라, 컴퓨터 전체의 전력 소모는 CPU, 메모리, 스토리지 등 다른 부품을 포함하여 약 1200~1500W 정도가 될 수 있습니다.
산업용 전기: 산업용 전기는 일반 가정용 전기보다 저렴할 수 있지만, 이는 지역과 계약에 따라 다르며, 일반적으로는 가정용 전기보다 10~20% 정도 저렴합니다.
계산 예시: 가정용 전기 요금을 기준으로, 1kWh당 약 200원이라고 가정하면, 하루 24시간 동안 1200W의 전력을 소모하는 컴퓨터는 약 5.76kWh의 전기를 소모합니다. 이는 하루에 약 1,152원 정도의 전기료가 발생합니다. 한 달 동안 연산한다면, 약 34,560원 정도의 전기료가 발생할 수 있습니다.
요약
1안과 2안 모두: 현재 제시된 사양은 충분히 적절합니다. 특히 RTX 4090은 강력한 성능을 제공하여, 대부분의 AI 모델을 training하고 fine tuning하는 데 문제가 없을 것입니다.
A100 vs RTX 4090: 두 개의 RTX 4090을 사용하는 것이 더 비용 효율적일 수 있지만, 이는 작업의 특성에 따라 다를 수 있습니다.
전기료: 전력 소모에 따라, 하루에 약 1,152원 정도의 전기료가 발생할 수 있으며, 이는 지역과 계약에 따라 다를 수 있습니다.
추가 참고 자료
AI PC 사양: AI 개발을 위한 컴퓨터 사양에 대한 자세한 정보는 [AI PC에 필요한 사양]과 [AI 위한 고성능 PC 구성의 정석]을 참고하시기 바랍니다.
전력 소모: 컴퓨터의 전력 소모에 대한 자세한 정보는 각 부품의 사양을 확인하시는 것이 좋습니다.
이 정보가 도움이 되셨기를 바랍니다. 추가적인 질문이 있으시면 언제든지 물어봐 주세요. 좋은 하루 되세요
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.
안녕하세요! AI 개발을 위한 컴퓨터 사양과 비용에 대해 질문해 주셔서 감사합니다. 질문 내용을 잘 이해했습니다. 요약하자면, AI 모델 트레이닝과 이미지 생성 작업을 위해 적절한 컴퓨터 사양을 고민하고 계시며, 특히 NVIDIA GeForce RTX 4090과 A100 GPU 사이에서 선택을 고민하고 계신 것 같습니다. 또한, 전기료에 대한 걱정도 있으신 것 같네요.
1. 7B 이하의 소형 언어 모델 트레이닝 및 파인 튜닝
NVIDIA GeForce RTX 4090은 24GB의 VRAM을 가지고 있어 소형 언어 모델을 트레이닝하거나 파인 튜닝하는 데 충분한 성능을 제공합니다. 물론, A100이 더 높은 성능을 제공하지만, 가격 대비 성능을 고려했을 때 RTX 4090도 충분히 좋은 선택입니다.
2. Stable Diffusion 기반 이미지 생성
Stable Diffusion 모델을 트레이닝하거나 파인 튜닝하는 데에도 RTX 4090은 충분한 성능을 제공합니다. 실제로 많은 연구자들이 RTX 4090을 사용하고 있으며, 특히 VRAM이 24GB로 충분히 크기 때문에 대부분의 이미지 생성 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다.
3. A100 vs RTX 4090
A100은 확실히 더 높은 성능을 제공하지만, 가격이 매우 비쌉니다. RTX 4090 두 개를 사용하는 것도 좋은 선택일 수 있습니다. 다만, 두 개의 GPU를 사용할 경우 SLI나 NVLink를 통해 연결해야 하며, 이로 인해 추가적인 비용과 복잡성이 발생할 수 있습니다. 따라서 예산과 필요에 따라 선택하시면 됩니다.
4. 전기료 계산
RTX 4090의 전력 소비는 최대 450W 정도입니다. 이를 기준으로 전기료를 계산해보면, 하루 8시간 사용 시 월 전기료는 다음과 같습니다.
# 전기료 계산
전력_소비량 = 450 # 와트
사용_시간 = 8 # 하루 사용 시간
사용_일수 = 30 # 한 달 사용 일수
전기_요금_단가 = 0.1 # kWh당 요금 (예: 100원)
# kWh로 변환
전력_소비량_kWh = 전력_소비량 / 1000
월_전기료 = 전력_소비량_kWh * 사용_시간 * 사용_일수 * 전기_요금_단가
print(f"월 전기료: {월_전기료} 원")
이 코드를 실행하면 대략적인 전기료를 계산할 수 있습니다. 산업용 전기와 비교하면 가정용 전기가 더 비쌀 수 있으니, 이를 감안하여 계산해보세요.
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