왜 쿨링이 중요한가 CPU든 GPU든 작동하면 열이 납니다. 열을 잘 못 식히면 쓰로틀링이 걸립니다. 쓰로틀링은 칩이 스스로 속도를 낮춰서 온도를 떨어뜨리는 건데, 결과적으로 성능이 떨어집니다. 특히 AI 학습처럼 GPU를 오래 풀로드하는 작업에서는 쿨링이 성능을 직접적으로 좌우합니다. NVMe SSD 방열판 효과도 쿨링의 중요성을 잘 보여주는 사례입니다. 공랭 (Air Cooling) 말 그대로 팬(선풍기)으로 바람을 불어서 식히는 방식입니다. 구조 히트싱크(금속 덩어리)가 CPU/GPU의 열을 흡수 → 팬이 바람을 불어서 열을 날림 장점 구조가 간단해서 고장 날 게 적음 유지보수가 편함 (먼지만 청소하면 됨) 누수 걱정 없음 단점 성능 한계가 있음 (고성능 CPU에는 부족할 수 있음) 크기가 큰 공랭 쿨러는 RAM이나 케이스와 간섭할 수 있음 팬 소음이 있음 적합한 경우 일반 사용, 게임, 중급 AI 작업 ...
게임은 경쟁하는데 AI는 왜? 게임 GPU 시장에서 NVIDIA와 AMD는 치열하게 경쟁합니다. 세대에 따라 AMD가 앞서기도 하고, 가성비로는 AMD가 나을 때도 있습니다. 그런데 AI 분야에서는 NVIDIA가 압도적입니다. 시장 점유율이 80% 이상이라고 합니다. 왜 이런 차이가 날까요? 이유 1: CUDA 생태계 가장 큰 이유입니다. CUDA는 NVIDIA가 만든 GPU 프로그래밍 플랫폼입니다. AI/딥러닝의 핵심 프레임워크인 PyTorch, TensorFlow가 CUDA 기반으로 만들어졌습니다. 10년 넘게 CUDA 위에서 발전해온 거라, 최적화 수준이 다릅니다. AMD에도 ROCm이라는 대응 플랫폼이 있지만: ...
결론부터 입문 단계에서는 윈도우도 괜찮습니다. 하지만 본격적으로 AI를 하게 되면 리눅스가 편해지는 시점이 옵니다. 왜 AI 쪽에서 리눅스를 많이 쓰나 1. 대부분의 AI 도구가 리눅스 우선 PyTorch, TensorFlow 등 주요 AI 프레임워크가 리눅스에서 먼저 개발되고 테스트됩니다. 윈도우 지원은 뒤따라오거나, 일부 기능이 빠지기도 합니다. 2. CUDA 설치가 더 쉬움 윈도우에서 CUDA 설치하다가 버전 충돌로 삽질하는 경우가 많습니다. 리눅스에서는 패키지 매니저로 깔끔하게 설치됩니다. 3. Docker가 네이티브 Docker가 리눅스 기반 기술이라, 리눅스에서 성능이 더 좋고 호환 문제도 적습니다. 윈도우에서 Docker는 WSL2를 거치기 때문에 약간의 오버헤드가 있습니다. Docker가 뭔지 모르겠다면 먼저 개념을 잡고 오세요. ...
의문의 시작 NVMe SSD를 사면 방열판이 같이 오는 경우가 있고, 메인보드에 기본 방열판이 달려있기도 합니다. 근데 이거 진짜 효과가 있는 걸까? 아니면 그냥 있어 보이려고 달아놓은 걸까? 궁금해서 직접 테스트해봤습니다. 테스트 환경 방열판 없이 vs 방열판 있을 때, 같은 SSD로 대용량 파일을 복사하면서 온도를 측정했습니다. 결과 일반 사용 (웹서핑, 문서 작업) 상태 온도 방열판 없음 40~45도 방열판 있음 35~40도 차이가 있긴 하지만, 이 온도 범위에서는 성능에 영향이 없습니다. 일반 사용에서는 방열판이 있든 없든 상관없습니다. ...