1060 vs 1070 vs 1080 ti vs 1080 ti SLI

기존에 쓰던 PC 를 딥러닝용으로 사용하기 위해 Ubuntu 를 설치하게 됐고 프로젝트를 진행하다보니 학습시간이 너무 오래 걸려서

GPU를 바꾸기로 결심했다.

 

요즘 나오는 RTX 2070S, 2080, 2080ti 너무 비싸다.

 

그래픽카드 순위를 보고 벤치마크 결과를 봤더니 1080 ti 가 꽤 해주고 있는것이 아니던가!!

 

난 게임을 할 용도가 아니였기 때문에 게임 벤치마크는 크게 의미 없고, 머신러닝 개발 용도에 대한 자료를 찾아보기가 매우 어려웠다.

 

그래서 맨땅에 해딩하기로 했다.

원래의 PC 사양은

CPU : 라이젠7 1700 3.6 OC
RAM : 커세어 32G 3000 OC (튜닝램)
GPU : 1060 6G
OS : Ubuntu 18.04

 

제목에서와 같이 1060 vs 1070 vs 1080 ti vs 1080 ti SLI 이런 식으로 테스트를 해봤다.

 

테스트 시간이 별로 없어서 제대로된 테스트는 아니지만 개략적으로나마 성능에 대한 차이를 유추 해볼수 있었다.

 

테스트의 기준은 1060 6G 에서의 GPU 90% 정도의 로드율을 가지고 있는 코드로 진행 했다.

1060 6G

1070 8G

1080 ti 11G

1080 ti sli hb 로 묶어서 테스트 해보는게 최종이며.. 여기에 대한 단점도 분명 있었다.

 

첫번째 발열

GPU 풀로드하는 게임류는 연속 작업이 길어봐야 3~4시간이다. 그 이후로 좀 쉬었다가 다시 하던지

개발로 하는 GPU를 풀로드해서 학습시키면 길게는 몇일씩도 하는데 이게 가장 큰 문제 였고 그래서 미들타워에서 빅타워급으로 케이스 변경하였지만 발열에 대한 부분은 공랭인 부분이라 그냥 현상 유지 정도만 할 수 있었다. (추가 20.06.23)

 

두번째 파워

퀘사이존의 SLI 벤치마크 자료를 보니 1080 ti SLI로 할 경우 순간 최대 출력은 650w 를 찍었다고 한다.

허허.. GPU당 250w 인데 2.5배를 넘어버리는 출력이라니 그래서 생각지도 못한 1000w 로 변경하였다.

 

결과

AI 머신들 보면 분명 좋다.

돈도 많이들고, 각 파츠 별로 최고 제품들이고, 리뷰들 보면 수천만원대의 AI 머신들이 만들어지는게 보이지 않던가

 

AI 연구 목적이 아닌 것으로 그래도 이정도면 준수 하다고 생각한다.

CPU가 라이젠 1세대라는게 좀 그렇지만 아직은 현역으로 쓸만 하다. AMD 새로운 슬랏이 나오면 그때나 어떻게 해봐야지..

 

잡설이 길었다.

GPU 세대가 지난 파츠들로 구성한 나름 AI 머신으로 다가가고 있고, 만족한다.

특히 발열 부분은 공랭으로는 어찌 할수 없나보다, 발열 컨트롤만 잘한다면 꽤 괜찬은 녀석이 될거같다.

 

가성비 AI머신 셋팅에 누군가에게 도움이 되기를..

 

20.06.24 추가 

 

SLI 로 구성해서 학습을 진행 한들 메모리에 올리는 bacth_size는 늘어날지언정 '연산 속도' 는 증가하지 않더라 

 

아마 3D 랜더링 작업 같은 SLI 지원 하는 프로그램들은 가능하겠지만 (리뷰자료들 있고..) 

 

머신러닝에서의 SLI 나 NVLINK 지원은 글쎄.. 필자가 원하는것은 '연산 속도' 이다. 

 

아 참고로 라이젠7 1700 + 1080Ti 의 구성은 병목현상이 발생하여 라이젠5 3600 + 1080Ti 구성으로 변경해봤는데 

 

같은 코드로 진행 했을때 211s 로 조금 더 단축 하였다. (그냥 라이젠7 3700x로 바꿀것을 후회가 든다. ㅠ)

 

아무래도 AMD CPU 특성의 문제로 보이고, 먼저 테스트 했던 RAM이 불량이 발생해서 RMA를 보냈다.

 

이전은 라이젠7 1700 + 1080 ti + RAM 32G 3000(튜닝램)

 

이번은 라이젠5 3600 + 1080 ti + RAM 16G 2400(시금치램)

 

튜닝램 RMA 끝나고 오면 다시 테스트 해봐야지