딥러닝용 조립식 컴퓨터 구매기

Buying Custom Desktop for Deep Learning

Posted by cyc1am3n on March 06, 2019

거의 1년 동안 데스크톱을 사려고 벼르고 있다 돈을 아끼고 아껴서 드디어 구매하게 되었습니다.

사실 구매한지는 2달 정도 되었는데, 이제야 늦은 후기를 작성하게 되었네요.

지금껏 노트북으로 딥러닝을 공부하다 보니 코드짜는 것 보다 실행하는 시간이 더 오래걸리게 되어 구글에서 제공하는 Colab 같은 클라우드 서비스도 이용해봤지만, 불편하긴 마찬가지라 고통의 시간을 보내고 있었죠.

이제는 도저히 안되겠다 싶어서 제 기준으로 어느 정도 현실적인(?) 가격에 공부용으로는 부족하지 않은 퍼포먼스를 낼 만한 견적을 만들어 보았습니다.

결론부터 말씀드리자면 제가 짠 견적은 다음과 같습니다.


  • CPU: AMD 라이젠 2700X (피나클릿지)
  • 메인보드: MSI B450M 박격포
  • 메모리: 삼성전자 DDR4 16G PC4-21300 (2개)
  • 하드디스크: WD 1TB BLUE WD10EZEX (SATA3/7200/64M)
  • SSD: 삼성전자 860 EVO (500GB)
  • 그래픽카드: ZOTAC GAMING 지포스 RTX 2070 AIR D6 8GB
  • 케이스: ABKO NCORE 아수라 풀 아크릴 블랙
  • 파워: FSP Hydro K 600W 80PLUS BRONZE 230V EU
  • 케이스 쿨러: ABKO SUITMASTER HALO 120F WHITE LED (2개)

위의 스크린샷은 오늘 찾아본 금액이고, 두 달 전에도 거의 155만원 정도에 구매하였습니다.

최대한 가성비에 초점을 맞춘 견적이라 지금 보면 아쉬운 부분도 있긴 하지만 나름 만족하면서 잘 사용하고 있습니다.

일단 CPU는 AMD사에서 출시한 CPU 중 최고 사양 모델인 2700X를 선택했는데요, 같은 가격대의 인텔 CPU 보다는 딥러닝에서는 우위의 퍼포먼스를 보이는 것 같아서 골랐습니다. 일단 8코어 16스레드를 가지고 있어서 Data Processing에서 꽤 빠른 성능을 보여주지 않을까 하는 기대도 있었네요. 게임 할 거면 인텔, 아니면 AMD를 고르라 하는 이야기도 많이 들었었고, 가성비 견적을 위해서는 인텔 사 CPU는 별로 고려하지는 않았네요.

그리고 메인보드는 많이 찾아보지는 않았지만 2700X와 가장 잘 어울리는 것 같아 보이는 B450M 모델을 골랐습니다. 오버클럭을 하지는 않을 예정이라 무난한 메인보드를 골랐네요.

또 메모리는 16기가 두 개로 듀얼 채널을 구성했습니다.

하드는 무난하게 1테라로 구매했고, SSD 가격도 램 값이랑 같이 계속 내려가고 있지만 더 기다리기에는 현기증이 날 것 같아서 그냥 500기가로 하나 골랐습니다.

그리고 가장 중요한 그래픽카드는 RTX 2070으로 골랐습니다. 여기에서 가장 고민을 많이 했는데요, 저는 가격과 성능의 타협점을 찾아서 결정했습니다. 구글에 검색해보니 대략적인 벤치마크와 달러당 퍼포먼스에 관한 포스팅이 있더라구요. (링크) 일단 달러당 퍼포먼스는 아래처럼 RTX 2070이 제일 높았고 (제가 살 때 당시에는 그랬는데, 최근에 RTX2060과 GTX1660Ti 등 신규 그래픽카드들이 나와서 지금은 어떨지 모르겠네요.) 어느 정도 제가 생각한 가격대(150만원)으로 가능할 것 같아서 고르게 되었습니다.

사실 처음에는 나중에 업그레이드 할 것을 생각해서 추후에 2070을 더 구매해 병렬로 구성하려고 했는데, 구매하고 나서 2080부터 가능하다는 것을 알게되어 조금은 실망했습니다ㅠㅠ 하지만 다른 선택지도 없긴 했어서 그걸 알았어도 2070으로 구매했을 것 같네요.


또한 이러한 부품들을 담을 케이스는 가성비 끝판왕인 ABKO사의 NCORE 아수라를 골랐는데요, 가격도 가격이지만 케이스를 선택할 때 고려한 건 발열관리, 즉 통풍이 잘되는지 여부였습니다. 아수라는 하단에 파워를 장착할 수 있고, 전면에 2팬, 후면에 1팬이 기본적으로 달려있으며, 전면부가 메쉬로 이루어져있다는 점에서 통풍이 잘 될 것이라고 생각했습니다. 또한 상단부에 추가적으로 120mm팬 두 개를 장착할 수 있어서 그것까지 같이 주문하게 되었습니다.

파워는 FSP사의 600W Bronze 모델을 구매했는데요, 주변 분에게 FSP제품을 추천을 받았고 CPU랑 그래픽카드의 소비전력을 보니 600W 정도면 그럭저럭 적당할 것 같아서 선택했습니다. (등급은 브론즈 이상으로 보라고 하시더라구요.)


아무튼 지금까지 딥러닝을 위해서 제가 만들어본 견적은 이렇게 되고, 아쉬운 점이 있다면 하드 용량을 늘리고, 케이스에 돈을 조금 더 투자를 하면 좋지 않았을까 하는 부분이네요. 근데 아수라 케이스도 아직까지 사용하는데에 불편함은 없었어요. 그냥 느낌상 밸런스가 안 맞는듯한…

그럼 오늘 포스팅은 여기서 마무리하도록 하겠습니다.