사용용도에 따라서 사양은 극단적으로 탈 수 밖에 없기에, 절대적인 권장사양은 존재할 수 없습니다.
그냥 3년차 개발자의 짧은 식견으로 작성한 것이니 가볍게 봐주시길 바랍니다.
-- 24/03/04 업데이트 --
1. CPU
본인이 사용하는 툴 / 환경에 따라 극단적으로 나뉠 수 있지만 보통 -4년 미드레인지 CPU 까지는 현역이라 생각합니다.
2024년 기준으로
- 라이젠 5000번대 R5 라인업 이상
- 인텔 12세대 i5 라인업 이상
이상 라인업 정도만 되도 Android Studio, Visual Studio 같은 IDE 내에 있는 소~중규모 프로젝트들은
무리 없이 구동 가능합니다.
특히 위에 기재한 CPU 들은 매우 잘 나온 제품들이여서 2027 년 까지는 충분히 사용 가능하다 생각합니다.
2. GPU
사용하는 환경에 따라 내장그래픽 ~ GTX3050TI / RX6600 정도를 추천합니다.
특히 일반적인 학생 레벨에서는 크게 GPU를 쓸일이 없습니다.
2-1. 만약 인공지능 관련 프로젝트를 진행한다면
대다수의 라이브러리가 CUDA 를 통해 사용되므로 가능하면 NDIVIA 그래픽카드를 구입하시는걸 권장 드립니다.
AMD 는 ROCM 을 이용해야 하는데 초보자는 환경구축, 라이브러리 호환 확인에 많은 시간이 소요 될 것입니다.
특히 인공지능 작업을 처리함에 있어 중요한 점은 'VRAM' 입니다.
간단한 학습이라면 GTX1060 3GB 정도도 괜찮지만, 가능하면 6GB 이상의 GPU를 사용하는걸 권장 드리며,
좀 더 빡센 학습을 돌리신다면 16GB 정도의 VRAM 을 갖춘 RTX4070TI Super 같은 그래픽카드도 좋습니다.
참고로 RTX3060 같은 GPU에는 16GB의 메모리를 보유한 제품이 일부 존재하므로 찾아보시는것도 좋습니다.
또한 저도 Multi-GPU 를 통해 학습을 시도해 보진 않았지만, 여러 정보들을 취합 해 본 결과
모든 모델에서 Parallel 학습이 가능한것은 아닙니다.
때문에 가급적 Multi-GPU 는 고려하지 않는것을 추천드립니다.(비용도 많이 듭니다.)
너무 VRAM 용량을 고집하지 않으셔도 됩니다. 경험상 6GB 의 VRAM 으로도 거의 모든 학습용 코드는 원할히 구동됩니다
참고로 RTX4090 은 24GB의 용량이며, 그 이상의 단일 GPU를 원한다면 80GB의 메모리를 지닌 H100 등이 존재하지만
가격이 5000만원 이상으로 매우 고가입니다.
2-2. 언리얼엔진 등 GPU 관련 리소스를 많이 사용하는 툴을 이용한다면
RTX4060ti 이상을 추천 드립니다.
3. DRAM
개발자
- 최소 : 16GB (만약 새 PC를 맞춘다면 가능하면 32GB 추천드립니다)
- 권장 : 32GB+
- 인공지능 개발자 / 데이터 과학자 : 64GB+ (많으면 많을수록 굳)
인공지능 개발자 / 데이터 과학자의 경우 더 많은 메모리가 있으면 좋습니다.
물론 메모리를 절약하는 여러 기법들이 존재하지만
메모리를 절약하는데 따른 '오버헤드'(대부분이 결국 file 기반입니다!), '구현의 귀찮음' 등이 생각보다 큽니다.
물량 앞에 장사 없다고 그냥 화끈하게 128GB 이상을 박아 넣으시는것도 좋습니다.
* 참고로 Windows HOME 버전은 128GB 이상 메모리가 지원되지 않습니다!
디자이너
- 최소 : 16GB
- 권장 : 32GB+
- 넉넉히 : 64GB+
4. 모니터
▶ 개발자
- 권장 : 취향에 맞춰 쓰세요.
- 개인추천 : [QHD 32 인치 이상 DELL, LG, SAMSUNG] [UWQHD 21:9 34인치급도 쓸만합니다]
6서브픽셀 모니터의 구입은 자제하는걸 추천드립니다.
본인이 막눈이라도, 이왕 구매하는김에 3서브픽셀 모니터를 추천 드립니다.
눈의 피로도가 증가하며 장기적으로 업무 효율에 지장이 생깁니다.
▶ 디자이너
- 최소 : LG, DELL IPS 모니터
- 권장 : DELL 울트라샤프
디자이너에게 있어서 핵심은 모니터가 얼마나 '정확한 색' 을 보여줄 수 있느냐...
이기에 가능하면 좋은 모니터가 필수적이라 생각 합니다.
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