RTX 50 시리즈 vs. RX 9000 시리즈
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QUASARZONE
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퀘이사존
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4090 70%로 전력 제한 타익점수
8 1105
게임은안해요
2022.10.22 01:08
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- 4090 배고프고 추워요 - 전력20% 오버워치2 10-22
- 4090 굶겨보았습니다.(전력제한 20%,30%,50%,70% 성능) 10-22
- 4090 70%로 전력 제한 타익점수 10-22
- ZOTAC 4090 익스트림 에어로 타익 10-19
- 그게 사실이래도 LLM 서버 구축을 위한 H100 개수가 줄어든다는 것이지 5090이랑은 상관이 없습니다.4090부터 NV Link가 삭제되서 여러 GPU PCIe로 동작시키면 많이 느려집니다. 그리고 DeepSeek말이 사실이면 5090도 충분히 학습시키는데 쓸모가 있기 때문에 중국에서 싹쓸어갈겁니다. 01-28
- 1. DeepSeek이 주장하는 것을 다 믿어줄 이유는 없음2. 신경망 각 뉴런도 결국 메모리기 때문에, 더 적은 메모리로 같은 성능을 낸다는 것은 가능하지 않음3. 그게 가능했다면 인적 구성이 훨씬 좋은 마소나 메타가 저걸 시도 안해봤을리가 없음 DeepSeek 문서를 보면 매우 직관적인 Approach고, ML하는 사람들은 다 알겠지만 일단 학습에 성공하면 신경망 축소시키는 작업은 매우 자연스러운 업무 process임4. 4090이나 5090등을 여러개 붙여 사용하면 학습에 필요한 시간이 늦어질 뿐 안되는 것이 아님. 위에 똥차 비유는 잘못된 것임. 1마력차 10대를 합치면 10매력차 1대를 이기고 마는 문제가 아니라, 1인승 소달구지 12대를 묶어서 연결하면 12명이 탈 수 있다는 것임. 물론 12인승 스타렉스가 빠르지만, AI학습이 가능한가?에 대한 문제는 한번에 몇명을 태울 수 있느냐의 문제지 빠르냐 마냐의 문제가 아님. 단 1인승 소달구지를 12개 묶어 놓고 달리면 일단 묶는데 다양한 문제가 발생하고 각종 비효율이 발생함 즉...학습이 개느림.결론1: DeepSeek의 발표는 숨길거 숨긴 데이터로 신용하기 어려움결론2: DeepSeek이 ChatGpt 성능과 같다면, 유사한 크기의 메모리와 컴퓨팅 파워가 반드시 필요함결론3: 가능성은 낮으나 DeepSeek 주장이 진짜라고 하면, 이제는 중소 자본으로도 AI 데이터센터를 구축하고 LLM서비스가 가능해질 것이기 때문에 수요가 줄어든다고만 볼 수 없음. 현재의 LLM 모델은 기본 조단위 GPU서버 구축 비용 때문에 우리나라 왠만한 대기업들도 손을 못대고 있는 수준임. 01-28
- ㅋㅋㅋ 저도 아직 2080ti 가지고 있는데볼때마다 짠합니다. 2080ti가 최근 10년간 nvidia 플래그십 모델중에 제일 존재감 없고 성능도 별로죠.. 10-23
- 도움 되셨다니 다행입니다. 10-23
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