딥러닝 PC 조립 도전기 (1)

2020. 12. 18. 20:38

1년 전에 딥러닝 PC를 조립하면서, 멀티 GPU 환경을 구성한다면서 GPU를 2개 설치했었다. PC 케이스에 내부 공간이 꽉 찰 만큼 공간도 부족했고, 무엇보다도 CPU가 멀티 GPU 환경을 받쳐줄 만큼 충분한 성능을 내지 못했다. 결국, 1년 동안 GPU 하나는 거의 사용하지 않고 방치해 두는 상황이 벌어졌다.

남는 GPU를 중고마켓에 팔아버릴까 생각도 들었는데, LOL을 즐기는 아들에게 기존 컴을 양보하고 새로 PC를 조립하기로 결정했다. GPU는 MSI RTX 2070 super가 있었기 때문에, 나머지 부품을 주문했다. 스펙을 먼저 정하고, 가격이 저렴한 인터넷 쇼핑몰을 검색해서 주문했다.

구분	제조사/사양	가격	구입처
CPU	AMD 라이젠 7 3700X 마티스	341,140원	위메프
메인보드	MSI MPG X570 게이밍 엣지 Wift	219,950원	위메프
RAM	삼성 DDR4 32GB PC4-25600 3200Mhz	179,000원	네이버
저장장치 (윈도우 설치용)	리뷰안 NX1200 NVMe M.2 SSD 512GB	84,580원	위메프
저장장치 (리눅스 설치용)	웨스턴디지털 WD Blue 3D SSD 500GB	69,610원	위메프
전원공급장치	시소닉 FOCUS GOLD GM-750 Modular	120,250원	쿠팡
케이스	앱코 NCORE 씨마스터 강화유리	39,900원	위메프
합계		1,014,530원	GPU 불포함

1. CPU

이번에는 AMD 라데온 CPU를 사용해 보기로 하고, 최근에 새로 출시된 5XXX 계열의 제품을 찾아봤는데 가격이 너무 비싸서 한 세대 이전 제품 중에서 8코더 16쓰레드를 지원하면서도 30만원대에 구매 가능한 3700X로 결정했다. 딥러닝 학습에서 GPU 만큼 중요한 것이 CPU 성능이다. 코드 중간 중간에 CPU 성능을 요구하기도 하고, CPU 성능이 부족하면 GPU 성능을 100% 활용할 수 없기 때문이다.

2. 메인보드

메인보드는 AMD CPU를 지원하는 그래픽 카드 제조사와 같은 회사 제품으로 결정했다. 덩치가 상당히 큰 2070 super 그래픽 카드를 여유있게 설치할 수 있도록 ATX 사이즈를 선택했다. 또 한가지 고려했던 조건은 메인보드에 Wifi 기능이 지원되는지 여부였다. 랜 케이블을 연결할 수도 있지만, 세컨드 PC였기 때문에 집안에서도 이동을 자주 할 필요가 있었다. 그리고, 외부에서 열리는 해커톤이나 경진대회에 가져가서 사용할 수 있지 않을까 싶은 생각도 영향을 주었다.

3. RAM

딥러닝 PC를 고려할 때, 가장 중요한 하드웨어는 GPU, CPU, 그리고 RAM이라고 생각한다. RAM은 여유 있을수록 좋지만, 예산의 압박 때문에 32GB만 우선 구입해서 설치했다. 예산에 여유가 생기면, 같은 스펙의 RAM을 3개 더 구매해서 128GB까지 갖출 계획이다. 메인보드도 128GB 지원이 가능한 제품이다.

4. SSD 저장장치

SSD 500GB 크기로 2개를 주문했다. 2개를 주문한 이유는 각각 윈도우 10과 리눅스(우분투 16.04)를 설치하고 듀얼부팅을 구현할 생각이다. 예전에는 윈도우 환경에서 GPU를 사용해서 딥러닝을 하는 것이 불편했는데, 최근에는 텐서플로 등을 사용하는데 크게 문제가 되지 않는 것 같다. 메인 OS로 윈도우 10을 사용할 생각이라서, M.2 SSD에 윈도우를 설치하려고 한다.