최근 컴퓨터를 바꿨다.
한번 살 때 좋은거 사고 계속 쓰는 편이라
대략 6년 주기로 컴퓨터를 바꾼다. (물론 중간중간 약간의 부품 업그레이드는 한다.)
이번에는 6년전에 비해 CPU 선택지가 넓어졌는데
인텔 제품의 경우 i7-9700K, i9-9900KS, i9-10900X, i9-10980XE
AMD 제품의 경우 Ryzen 7 3700x, Ryzen 9 3900x, Ryzen 9 3950x
보드는 Z390, X299, X570 칩셋을 기준으로 고민했다.
현재 가성비로는 AMD를 따라갈 수 없지만,
인텔을 고민한 이유는 수학적 연산을 담당하는 파이썬 딥러닝 라이브러리(Intel MKL 등)가
인텔 CPU 기준으로 컴파일 된게 많기 때문이다.
(해당 증상은 mkl_debug_cpu_type=5 라는 비공식 해결방법이 존재하기는 한다.)
여기에 추후 GPU추가를 고려해 PCI-E라인 수를 생각하다보니 자연스럽게
익스트림 라인군까지 견적을 생각하게 됐다.
하지만...
X299 + 10900X 최소 가격만 130만원
DDR4 128GB, 970 Pro, RTX 2080Ti, PSU 1000W의 가격까지 합치면
대략 400만원이 넘어갔다...
그래서 하드한 딥러닝 분석은 회사 서버 및 구글 Colab에서 진행하기로 하고
그냥 적당한 딥러닝 개발 및 게임용 PC를 만들기로 했다.
이것 저것 가성비를 중심으로
최대한 성능을 뽑아낼 수 있도록 구성하여
최종 견적은
M/B : 기가바이트 X570
CPU : 3700x
RAM : DDR4 32GB
VGA : RTX 2070 Super
SSD : 970 Evo Plus
PSU : 750W
총 200만원 대로 구성하게됐다.
CPU 쿨러는 일체형 수냉보다는 공랭을 선호하는 편이라 녹투아로 가려했지만
TDP 65W에 녹투아 농협 쿨러는 (장착하면 좋겠지만) 가성비가 별로인거 같아
그냥 3만원대의 잘만 옵티마2를 장착했다.
그렇게 조립을 주문하고
일주일만에 컴퓨터를 받았다!!!
그냥 현금으로 부품사서 조립했으면 20만원 이상 절약했겠지만....
할부로 사는 바람에 그냥 조립의뢰....^^;;
뭐 어쨋든
이제 오버나 땡기면서 벤치점수가 얼마나 나오는지 확인하고
오락 및 업무 겸용으로 가지고 놀면 될 것 같다.
오버에 관한 사항은 다음 글에 작성하도록 하겠다.
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