딥러닝 서버 PC 구축

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딥러닝 서버 컴퓨터 구축

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: 딥러닝 서버 컴퓨터의 구축은 아래 제시된 사양으로 약 3000달러 정도가 소요 (2019년 4월 기준)

▶CPU: AMD Threadripper 1920x 12-core ($356)

▶CPU Cooler: Fractal S24 ($114)

▶Motherboard: MSI X399 Gaming Pro Carbon AC ($305)

▶GPU: EVGA RTX 2080 Ti XC Ultra ($1,187)

▶Memory: Corsair Vengeance LPX DDR4 4x16Gb ($399)

▶Hard-drive: Samsung 1TB Evo SSD M.2 PCIe ($241)

▶Power: EVGA SuperNOVA P2 Platinum 1200W ($249)

▶Case: Lian-Li PC-O11AIR ($114)

: 위 정보는 PCPartPicker 사이트에서 확인 가능 (해당 사이트는 컴퓨터 구성 부품의 상호 호환을 고려하며 최소 가격을 산정)

*참고로 국내는 다나와 사이트에도 조립 pc 견적을 확인할 수 있음

: 위 하드웨어 세팅으로 Tensorflow, Keras, PyTorch 등의 여러 딥러닝 프레임워크를 사용 가능

1. CPU

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: CPU는 일반적으로 Intel과 AMD의 두가지 선택지가 있음 (Intel이 AMD보다 두배 비쌈)

: 딥러닝 머신에서는 CPU보다 GPU의 성능이 더 중요함

: AMD의 Ryzen 라인이 높은 가성비로 사용자들로부터 좋은 평을 받고 있음

▶CPU: AMD Threadripper 1920x 12-core ($356)

2. CPU Cooler

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: AMD CPU는 발열이 매우 심하므로 액체 냉각기가 필요함

: 2개의 팬을 가진 Fractal S24을 사용

▶CPU Cooler: Fractal S24 ($114)

3. Motherboard

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: 메인보드의 주요한 선택지는 바로 칩셋

: AMD Threadripper에는 X399 칩셋을 사용

: MSI X399 Gaming Pro Carbon AC에는 딥러닝에 필요한 모든 것을 갖춤

▶Motherboard: MSI X399 Gaming Pro Carbon AC ($305)

4. GPU

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: 딥러닝 시스템의 핵심인 GPU는 Nvidia 제품을 사용하며, 최소 권장 사양은 GTX 1080 Ti

: EVGA RTX 2080 Ti XC Ultra는 듀얼 에어 쿨러를 가졌으며, GPU 과열 방지에 효과적임

▶GPU: EVGA RTX 2080 Ti XC Ultra ($1,187)

5. Memory

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: 현재까지 구성에서 최선의 메모리 선택은 DDR4

: 64Gb를 맞추기 위해, 4x16Gb Corsair Vengeance LPX DDR4을 선택

▶Memory: Corsair Vengeance LPX DDR4 4x16Gb ($399)

6. Hard-Drive

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: M.2 방식의 SSD는 월등하게 빠른 속도를 지니며, 메인보드의 PCIe 슬롯에 바로 연결됨

▶Hard-drive: Samsung 1TB Evo SSD M.2 PCIe ($241)

7. Power

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: PCPartPicker 사이트는 앞서 구성된 시스템에 충분한 전원 공급 장치를 선택하도록 함

: 1개의 GPU는 1,000W여도 충분하지만, 2개의 GPU는 1,200W가 안전함

▶Power: EVGA SuperNOVA P2 Platinum 1200W ($249)

8. Case

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: 모든 구성 요소를 넣을 수 있는 충분히 큰 케이스를 선택하는 것이 유리

: 내부의 공기 순환이 잘되고 냉각이 용이한 제품을 선택

▶Case: Lian-Li PC-O11AIR ($114)

#Reference

1) https://towardsdatascience.com/building-your-own-deep-learning-computer-and-saving-money-on-cloud-services-c9797261077d

2) https://pcpartpicker.com/

3) http://shop.danawa.com/shopmain/?logger_kw=TOP_dnwpc_main

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