머신러닝용 컴퓨터 맞춰야할까요?

2022.05.27

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안녕하세요

YK 대학에서 자연대 전공, 컴공 복수전공하고 있습니다.

현재 4학년이라 대학원을 컨택하고 있으나, 경험이 부족하여 컨택에 실패하고 있는 것 같습니다

자대 대학원은 갈 수 있을 것 같지만 카이스트를 가고 싶습니다.

학교에서 이론만 듣고, 코딩으로 구현해본 것은 거의 없습니다.

캐글도 해보려 하고 뭐든 해서 빨리 코딩 경험을 쌓고 싶은데 머신러닝용 컴퓨터를 맞춰야 할까요?

현재 맥북프로 사용 중이며 구글 콜랩을 쓰고 있습니다

예산은 150에서 200정도... 입니다.

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댓글 15개

2022.05.27

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

12600k 나 12700k 넣고

램 DDR5 32기가에

3070하면 200 비벼지려나

대댓글 1개

2022.05.27

대충 그정도 구상하고 있었습니다
아니면 3060두대를 할까요?

2022.05.27

코딩을 해보신 적이 없으면 장비 걱정하시기 전에 기본적인 지식부터 쌓으시는게 좋음 남들은 대학원 가기 전 몇년에 걸쳐서 연마하는 기술인데 따라 잡을려면 서두르셔야죠

대댓글 2개

2022.05.27

아 코딩을 못하신다는건 아니구나 어떤걸 하시는지 모르겠는데 혼자 공부하는데에 장비가 필요하다고 느껴본적이 없네요 저는 노트북으로 다 하고 연구실 들어가서는 공용 서버 썼어요

2022.05.27

네 맞습니다 스스로 너무 부족함을 느껴서
빡세게 공부하고 있는데요
더 빡세게 하기 위해 캐글같은걸 해보려고 했습니다
그걸 위해 컴퓨터가 필요한지, 앞으로 더 필요할지 궁금해서 여쭤봤습니다

2022.05.27

학부생인턴을 괜히하는게 아니죠. 그 이유중에는 장비 지원도 있음

대댓글 1개

2022.05.27

네 연구실 장비에 비빌 순 없겠죠 ㅠㅠ
근데 학부생 인턴도 자리가 치열하더라구요 ㅠ
그래서 되기전까지 집에서라도 해보려고 했습니다

2022.05.27

공부하는 단계면 코랩 으로도 충분함
아마 코랩하는데 있어서 장비 고려하는 것은 수행시간이 오래 걸리거나 자주 끊키는 상황때문이라고 판단됨
예산 150에서 200이면 확실히 빡샘.
그냥 코랩 pro plus 쓰세요. 환율에 따라 변하는데 오늘 기준 6만 3000원임. 미국 포함한 몇몇 국가만 되는 걸로 아는데 우편번호 인터넷에서 검색해서 나온 아무 우편번호 넣으니 한국에서 사용은 큰 문제없었음

끊킴없이 백그라운드 쓰는 것과 고용량 램사용한다고 코랩 가상환경 설정을 바꾸면 동시에 2개까지 실행가는 한데 2개를 전부 수행후 바로 못사용하는 경우도 간혹 있음. 몇시간 지나면 풀리긴 하는데 공부하는 과정에선 빡칠듯...
저같은 경우엔 연구실에 GPU 3080TI 가 연결된 PC가 있음에도 추가적인 실험을 돌리기 어려워서 코랩을 사용중임. 이 상황은 개인적인 상황도 있어서 설명은 하지 않고 사용 후기를 간략하게 얘기함.
1. 코랩 pro plus 사용하고 백그라운드로 고용량 램으로 사용한다고 하면 1개만 계속 실행한다면 24시간까지 안정적이게 수행가능함. 그리고 수행 종료되고 나서 다시 수행하면 막히지 않고 잘 수행됨
2. 꼼수를 통해 24시간 넘게 학습하는 것도 가능함. 머신러닝 사용 중에 EarlyStop 라이브러리를 많이 사용중일텐데 이걸 github에서 코드 그대로 가져온 다음에 성능 개선될 때 모델의 가중치를 내부적으로 저장하는데 해당 코드 뒤에 그 상태에서 모델을 구글 드라이브에 저장시키면 24시간 넘게 학습시키는 것도 가능은 함
3. 사용할 때 주로 P100이 할당되는데 처음엔 엄청 빠를 줄 알고 기대했는데 3080TI 랑 큰 차이 안남.(물론 P100이 더 빠르긴 한데 반대로 3080TI를 못쓸정도는 아님. 오히려 예산부족할 때 3080TI나 3090을 왜 쓰는지 알 것같음.)

그리고 장비에 대해서 잘 몰라서 3060 2way 구성 얘기하신것 같은데 최대한 GPU 좋게 구성한 다음 동일한 것으로 구성하는게 더 좋음.
1. 발열

대댓글 3개

2022.05.27

1. 발열 해결을 고려해야 함
2. 그래픽 카드 두개 사용한다고 다이나믹하게 성능이 크게 개선되지 않음. 그래서 대게 최대한 좋은 그래픽 카드를 2way 이상 구성하는 것임.
3. 효과적으로 사용할려면 학습단계에서 GPU마다 어느 가중치 학습할지 결정해야 크게 개선됨. 그냥 무작정 2way 구성하면 큰 차이 안나고 성능 좋은 1개가 훨씬 더 좋음. 학습 속도 측면과 성능 측면 모두.

2022.05.27

참고로 연구하면서 2개 안쓰는 이유는 2개 사용하면 1개는 24시간 안정적이게 수행되는데 따른 1개는 10시간 넘게 학습하다가 종료되는 경우도 간혹 생김...근데 그러면 바로 다시 수행하려면 시간을 기다려야 함. 웃긴게 백그라운드 옵션을 끄면 또 수행됨...그래서 24시간 안정적인 것에 대해 리소스 관리가 엄격한 것 같아서 1개만 사용중임.

2022.05.27

제가 정말 원하던 답변입니다.. 정말 감사합니다
일단 제 수준에는 코랩으로 충분하군요
대학원 진학하면서 아니면 더 필요하다고 느끼면 좋은 그래픽카드로 맞추겠습니다
감사합니다

2022.05.27

kaist를 진학하고자 하시는 거면 학점 관리하는 걸 추천 드려요. 그리고 개인적으로 CS기초가 ML 체험보다 훨씬 중요하다고 생각해요. 마지막으로 yk시면 kaist 랩에 가서 튜토리얼?세션이나 선배들이랑 같이 과제 진행하면 금방 따라잡아요.

대댓글 1개

2022.05.27

좋은 조언 감사합니다
현재 학점은 4.0 살짝 넘습니다
곧 지원시기라 그전에 뭐라도 해봤다고 어필하고 싶어서 마음이 급하네요 ㅠㅠ

2022.05.27

자연대 수학과면 수학과우대하는 랩실들 있습니다.

2022.05.27

200만원으로 굳이 맞춰야할 필요없습니다 그냥 구글 코랩프로 subscribe하시면 됩니다
공부하는정도로 쓰실건데 뭐 얼마나 큰 모델을 돌리시려고하시나요
그리고 요즘 텐서플로나 파이토치 둘다 튜토리얼 아주 잘되어있고 웬만한 예시코드들은 다 코랩에 맞춰져있습니다.

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