AI 공부를 위한 PC 사양 : 어느정도가 좋을까?

최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI가 대중화되면서, AI와 딥러닝에 대한 관심이 크게 높아지고 있는데요. 특히 파이썬과 TensorFlow, PyTorch 등의 프레임워크를 이용해서 직접 AI 모델을 학습하고 개발해보고 싶어하는 분들이 많아지고 있습니다.

하지만 AI 학습과 개발을 위해서는 일반적인 사무용이나 게이밍용 PC와는 다른 특별한 사양이 필요한데요. 특히 딥러닝 모델을 돌리다보면 기존 컴퓨터로는 턱없이 부족한 성능 때문에 답답함을 느끼는 경우가 많습니다.

그렇기에 이번 포스팅에서는 AI 공부를 위한 PC 사양은 어느정도가 좋을지, 그리고 예산대별로 어떻게 구성하면 좋을지에 대해서 알아보려고 합니다. 처음 AI를 공부하려는 분들이나 기존 PC에서 성능 부족을 경험하고 계신 분들께는 유용한 정보가 되지 않을까 싶네요.

AI와 딥러닝 작업은 일반적인 컴퓨터 사용과 근본적으로 다른 특징을 가지고 있는데요. 가장 큰 차이점은 바로 ‘병렬 연산’의 중요성입니다.

일반적인 사무용 프로그램이나 게임의 경우에는 CPU가 순차적으로 처리하는 작업이 대부분이지만, AI 모델 학습에서는 수많은 행렬 계산을 동시에 처리해야 하기 때문이죠. 예를 들어서 이미지 인식 모델을 학습할 때에는 수천, 수만 장의 이미지를 동시에 분석하면서 패턴을 찾아내야 합니다.

또한 AI 작업은 메모리 사용량도 상당히 큰 편인데요. 대용량의 데이터셋을 메모리에 올려두고 작업해야 하고, GPU 메모리(VRAM)도 모델의 크기에 따라 많은 용량이 필요합니다.

개인적으로는 처음 딥러닝을 공부할 때 8GB VRAM 그래픽카드로 시작했다가 계속 메모리 부족 오류를 만나면서 고생했던 기억이 있네요.

이런 이유로 AI 공부용 PC는 일반 PC보다 GPU 성능(VRAM)과 메모리 용량을 우선적으로 고려해야 하고, CPU도 멀티코어 성능이 좋은 제품을 선택하는 것이 좋습니다.

1> GPU(그래픽카드)

AI 공부에서 가장 중요한 부품은 단연 GPU입니다. GPU는 수천 개의 병렬 연산을 수행할 수 있어 딥 러닝의 핵심 요소이며, NVIDIA GeForce RTX 시리즈 및 NVIDIA Quadro 시리즈 GPU가 권장됩니다.

초보자분들께는 최소 VRAM 8GB 이상의 그래픽카드를 추천드리는데요. 하지만 여러가지 툴과 기능들을 사용해보기 위해서는 RTX 3060 VRAM 12GB 이상의 모델을 사용하시는 것을 권장하는데요.

AI 훈련을 위해서는 최소 RTX 3090 이상을 추천하며, 최상의 성능을 원한다면 RTX 4090 또는 A100 같은 데이터센터급 GPU를 고려할 수 있습니다.

이렇게 그래픽카드를 선택할 때에는 VRAM 용량이 중요한데, AI 모델 학습 시 처리해야 할 데이터가 많으므로 VRAM이 충분해야 하며, 최소 16GB 이상을 권장하고 대형 모델 훈련의 경우 24GB 이상이 필요합니다.

개인적으로는 예산이 허락한다면 RTX 4070 Ti나 RTX 4080 정도를 선택하는 것이 좋다고 생각하는데요. RTX 4090의 경우 성능은 최고지만 가격이 상당하기 때문에 처음 시작하는 분들에게는 부담이 될 수 있습니다.

2> CPU

GPU가 딥러닝 연산의 무거운 작업을 처리하는 반면, CPU는 데이터 전처리, 모델 오케스트레이션, 워크플로 관리와 같은 일반적인 작업에 필수적입니다. AI 처리에는 고성능 멀티 코어 프로세서가 필요하며, 특히 Intel Core i7/i9 및 AMD Ryzen 7/9와 같은 상위 모델이 권장됩니다.

데스크톱용 CPU에서는 라이젠 7000시리즈 제품이 AVX-512 명령어를 지원하여 금융 분석, 과학 시뮬레이션, 3D 모델링 및 딥러닝 연산성능이 매우 좋습니다. 개인적으로는 Intel i7-13세대나 AMD Ryzen 7 7700X 정도면 대부분의 AI 학습 작업에 충분하다고 생각합니다.

3> 메모리(RAM)

메모리 용량은 최소 32GB 이상을 권장하며, 대규모 데이터를 다룰 경우 64GB 이상이 필요할 수 있습니다. AI PC에는 최소 16GB RAM이 권장되지만, 대규모 데이터 세트나 복잡한 모델을 처리하는 경우 32GB 이상이 이상적입니다.

실제로 딥러닝 작업을 하다보면 데이터셋을 메모리에 올려놓고 작업하는 경우가 많은데, 이때 메모리가 부족하면 스와핑이 발생해서 전체 성능이 크게 저하됩니다. 그렇기에 처음부터 32GB 정도로 구성하는 것을 권장드립니다.

4> 저장장치(SSD)

AI PC는 대용량 및 고속 스토리지가 필요하며, SSD는 HDD에 비해 읽기/쓰기 속도가 압도적으로 빠르기 때문에 AI PC에는 SSD를 권장합니다. 딥러닝 워크플로우를 위한 1~4TB 용량의 NVMe SSD를 추천합니다.

데이터셋의 크기가 수십 GB에서 TB 단위까지 다양하기 때문에, 최소 1TB 이상의 NVMe SSD를 구성하는 것이 좋습니다. 저 같은 경우에도 처음에는 512GB SSD로 시작했다가 용량 부족으로 고생한 경험이 있어서, 처음부터 넉넉하게 구성하시는 것을 추천합니다.

1> 입문용 구성 (200-300만원대)

• CPU : AMD Ryzen 5 7600X 또는 Intel i5-13600K
• GPU : RTX 3070 또는 RTX 4060 Ti (16GB)
• RAM : 32GB DDR5
• 저장장치 : 1TB NVMe SSD
• 메인보드 : B650 또는 B760 칩셋

이 정도 구성이면 대부분의 기초적인 딥러닝 학습과 실습이 가능합니다. 개인적으로는 처음 AI를 공부하시는 분들께 가장 추천하고 싶은 구성이네요. GPU를 제한없이 사용할 수 있는 것은 아니고 일정 시간의 사용제한이 있지만, Tensorflow 등 머신러닝을 학습하는데는 많은 도움이 될 수 있는 환경을 만들 수 있습니다.

2> 중급용 구성 (400-600만원대)

• CPU : AMD Ryzen 7 7700X 또는 Intel i7-13700K
• GPU : RTX 4070 Ti 또는 RTX 4080
• RAM : 64GB DDR5
• 저장장치 : 2TB NVMe SSD + 추가 저장장치
• 메인보드 : X670E 또는 Z790 칩셋

중급 단계에서는 보다 복잡한 모델들을 학습할 수 있고, 여러 실험을 동시에 진행할 수 있을 만큼의 성능을 제공합니다. 딥러닝 작업 목적인 경우 그래픽카드와 메모리 용량을 가장 중점적으로 보시는 게 좋으며, VRAM 용량이 크면 한 번에 처리하는 배치 사이즈를 크게 할 수 있습니다.

3> 고급용 구성 (800만원 이상)

• CPU : AMD Ryzen 9 7900X 또는 Intel i9-13900K
• GPU : RTX 4090 또는 듀얼 GPU 구성
• RAM : 128GB DDR5
• 저장장치 : 4TB NVMe SSD + 대용량 저장장치
• 메인보드 : X670E 또는 Z790 고급형

연구 수준의 작업이나 상업적 목적의 AI 개발을 위한 구성입니다. 실상 제가 원하는 성능은 그래픽카드 2장의 성능을 완벽까진 아니더라도 80% 이상 사용 가능하게끔이 목적인 분들을 위한 구성이라고 할 수 있겠네요.

4> 추가 고려사항

딥 러닝 하드웨어는 상당한 열을 발생시키므로 수냉식 냉각이나 고성능 팬과 같은 견고한 냉각 솔루션이 필요하며, 고성능 GPU와 다중 GPU 구성을 지원하려면 450W 이상을 소모하는 안정적인 전원 공급 장치(800W 이상)가 필수적입니다.

또한 미래 확장성도 고려해보시는 것이 좋은데요. GPU를 나중에 업그레이드하거나 추가할 수 있도록 여유 있는 전원과 충분한 PCIe 슬롯을 가진 메인보드를 선택하는 것이 현명합니다.

오늘은 AI 공부를 위한 PC 사양에 대해서 자세히 알아보았습니다.

결국 AI 공부용 PC에서 가장 중요한 것은 GPU와 충분한 메모리 용량이라고 할 수 있는데요. 처음 시작하시는 분들이라면 무작정 최고 사양을 추구하기보다는, 자신의 학습 목표와 예산을 고려해서 적절한 수준에서 구성하시는 것이 좋습니다.

개인적으로는 RTX 4070 Ti 16GB VRAM 정도의 GPU와 32GB RAM, 1TB SSD로 구성된 시스템이면 대부분의 AI 학습과 실습에 충분하다고 생각하는데요. 나중에 더 복잡한 작업이 필요해지면 그때 업그레이드를 고려해보시는 것도 좋은 전략이 될 것 같네요.