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1080TI 4WAY 딥러닝 머신 리뷰

딥러닝 머신 구성 리뷰

# 시작

‘1080TI 4WAY 딥러닝 머신 리뷰’ 머신러닝과 딥러닝의 용어 차이와 인공신경망의 다층 퍼셉트론등 이러한 컴퓨터 공학적 이론은 뒤로 하고 이 딥러닝 머신을 어떻게 연결 할지에 대하여 고민해 보았다. 궁금한 것은 못참는 성격이기에 비싼 돈을 들여 머신을 구성했고, 빚에 쪼들리다가 딥러닝은 커녕 비트코인 채굴 테스트 후 싼값에 넘겼다는 슬픈 이야기를 전해 드리려고 한다.

# 1080TI 4WAY

딥러닝 워크스테이션을 구성하기 위해서는 통풍이 잘되는 케이스 + 고성능 그래픽카드 + CPU + 메인보드 + 쿨러 + 파워 등이 필요하다. 나는 여기서 MSI 1080TI 트윈프로저 4대를 구매했다. 한창 비트코인 붐이 불던 시기라 그래픽카드 구하기가 하늘에 별따기였는데 카드 한장당 120만원정도 들었다. (120*4 = 480만) 택배비무료…. ㅠㅠ

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# CPU - 메인보드 - 램

어차피 CUDA CORE만 사용할 예정이기에 CPU는 인텔사의 가장 저렴한 셀러론 G3930으로 구성 했고, 램은 16기가로, 메인보드는 발열을 버텨야 되는 작업이기에 그 시대에 고가 메인보드였던  ‘ASUS Z270 LOG STRIX’ 로 구매하였다. 12페이즈의 전원부는 믿을 만했기에.. (메인보드 가격 35만)

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# 케이스

기본적인 하드웨어는 구매를 완료 하였는데, 1080TI 4way를 견뎌 낼 파워와 케이스가 가장 중요했다. 워크스테이션용 케이스가 가장 많았지만, 그래픽 카드의 간격이 거의 1cm도 남지 않았다.  [아! 이거 수냉 아니면 못잡는다] 100%의 확신이 들었다.  수냉 시스템까지 쓸 돈이 부족한 나는 결국, 오픈케이스로 가기로 결심했다. (먼지는 매일 털기로..45000원)

# 파워

4way를 버텨 줄 파워는 거의 없었다. 800w 파워 두개를 연결해 메인보드에 전원 공급을 해줘도 됬지만, 뭔가 이 시스템은 아름답지 않았다. 그래픽카드에 이미 심한 지출을 한터라, 눈물을 한번더 머금었다. 그리고 카카오 뱅크의 지갑을 열었다. 결정은 커세어 AX1500i. 구매 가격은 파.워.가.격.만! 75만원. 

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# 드래곤볼을 모으다

CPU, 램, 메인보드, 그래픽 카드, 케이스, 파워 필요한 드래곤볼은 다 모았다. 이제 용신만 불러내면 될 차례. 그런데 계산하지 못한 일이 하나 있었다. 가정용 전기로는 이 머신을 감당하지 못한다는 것. 그래서 아시는분의 사무실을 살짝 빌렸다.(임대 되기 전까지)

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# 여름을 버티다

NVIDIA의 Afterburner를 이용 하여 전력 80%로 온도 50도로 24시간 학습을 시켜보았다. 여름이라 그런지 실내 온도가 엄청나게 상승하기 시작했다. 사진에 보이는 에어컨을 가동하여 그래픽 카드의 온도를 잡아 주었고 오픈케이스 뒷면에 8개의 쿨러를 부착하여 열기를 빠르게 순환시켜 주었다. 어플리케이션을 설치하여 원격으로 에어컨 리모콘을 조작할 수 있게 하였고, 온도가 급 상승할 경우를 대비하여 iptime 공유기 기능을 활성화 하여 전원 온/오프를 진행해 주었다. 작은 쿨러로 버티기 힘들어 공업용 선풍기를 구매하여 온도를 잡아 주었다.

# 총평

시스템 구축 총 지출액이 약 700만원가량 되었다. 중간 중간 비트코인 채굴 프로그램도 돌려보고, 딥러닝 학습도 시켜보고 약 세달간 즐겁게 놀았다. 월 전기세가 약 18만원 가량 추가로 지출 되었다. 개인용 딥러닝 워크스테이션이 있으면 좋지만, 지출이 상당하다. 내 통장 잔고를 보니 가끔은 마음도 울적했다. 결국 대 방출! 현재 인텔사 1151소켓 메인보드는 창고행이고 파워와 그래픽 카드 두장을 SLI 하여 내 현재 PC의 일부분으로 사용하고 있다. 아주 비싼 장남감 놀이 었다. 그러나, 회사에서 진행하는 자율주행 알고리즘 대회에 내 워크스테이션으로 학습하여 빠른 시간내에 결과를 산출해 내었다. 아쉽게도 5위로 마무리 했지만,  24시간 강화학습을 잘 버텨 주어 기분은 좋다. 마지막으로 분해되어 다시 새 PC로 태어난 보물 1호기 사진을 투척하며 글을 마친다.

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