초보를 위한 딥러닝 (2) 장비 준비하기 - 그래픽카드

clayop (73)in #dl4d • 8 years ago (edited)

첫 포스팅에서는 가장 먼저 정해야 할 것은 핵심 부품인 GPU에 대해 얘기해보고자 한다. GPU를 정하는 것은 매우 중요하다. 왜냐하면 GPU 성능에 따라서 작업속도가 좌우되고, 어떤 작업은 고가의 GPU에서 훨씬 더 잘 작동하기도 한다. 그리고 GPU가 부품 중에서 가장 비싸기도 하고...

GPU를 정하는데 중요한 기준이라면 역시 1) GPU 성능, 2) GPU 개수, 3) 예산이 아닌가 싶다. 하지만 다행히도 우리같은 일반적인 선에서는 2번은 무조건 1개라고 봐도 무방하다. 멀티GPU를 활용하려면 훨씬 더 복잡해지고, 우리 수준에서 웬만한 작업은 1개의 고성능 GPU로 해결이 가능하기 때문이다.

그럼 먼저 첫번째 항목부터 파악해보자. 딥러닝과 관련된 GPU의 성능은 일반적으로 FLOPS라는 단위로 나타내며 이 수치가 높을수록 성능이 좋다(물론 100프로 일치하지는 않지만 대략적으로 맞아떨어진다) 여기에 Giga를 붙여서 GFLOPS 혹은 Tera를 붙여서 TFLOPS로 나타내기도 하며, 1000 GFLOPS = 1 TFLOPS이다. GPU 스펙을 찾아보기 위해서는 Wikipedia가 유용하다. 참고로 AMD는 아직 딥러닝 라이브러리가 매우 미흡하기에 후보군에서 제외하고, Nvidia의 GTX 시리즈 중에서 고르도록 하자.

GTX 1000 시리즈: https://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_10_series
GTX 900 시리즈: https://en.wikipedia.org/wiki/GeForce_900_series

여기서 표에 있는 Single precision 부분을 보면 GFLOPS로 대략적인 수치가 나와있다. 찾아보기 귀찮으니 간단히 정리해보면 다음과 같다.

1080 Ti : 11.3 TFLOPS
1080 : 8.9 TFLOPS
1070 : 6.5 TFLOPS
1060 (6G) : 4.4 TFLOPS
980 Ti : 5.6 TFLOPS
980 : 4.6 TFLOPS

이제 각각의 대략적 인가격을 살펴보자.

1080 Ti : 92만원
1080 : 70만원
1070 : 52만원
1060 (6G) : 30만원
980 Ti : 중고 35만원
980 : 중고 28만원

그럼 어떤 GPU가 가성비가 좋을까? TFLOPS를 가격으로 나누면 대충 계산할 수 있다. 순위별로 정렬하면 다음과 같다. (900 시리즈는 중고이므로 따로 정렬)

신품

1060 (6G) : 0.146
1080 : 0.127
1070 : 0.125
1080 Ti : 0.123

중고

980 : 0.164
980 Ti : 0.16

이것을 토대로 결정을 내린다면 980 중고가 가장 합리적인 선택이 될 수 있다. 하지만 조금 더 현실적으로 되어보면... 우리는 이걸로 게임도 할 수 있고, 나중에 중고판매를 할 수도 있다. 그러므로 1000 시리즈도 나쁜 선택이 아니다. 개인적인 추천은 다음과 같다.

예산이 넉넉하다: GTX 1080 ti
적당히 게임도 하면서 가성비 좋게 가고싶다: GTX 1080 혹은 1070
일단 가볍게 시작하고 싶다: GTX 1060 (6G 혹은 3G)
위에 언급된 GPU를 이미 가지고 있다: 구입 불필요

다음 편에서는 나머지 부품에 대해 간략하게 정리해보도록 하자.

초보를 위한 딥러닝 시리즈 목록

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