1. 용도: 영상 기반 객체인식 딥러닝 모델 학습
2. 주요 요청 사항: RTX 5090 Dual(2-Way) 구성 (병렬 학습용)
영상 전처리를 위한 다코어 CPU 및 대용량 RAM 확보
대용량 영상 데이터셋 저장을 위한 NVMe 저장공간 확보
Ubuntu 및 AI 환경(CUDA, Docker 등) 세팅 포함
[희망 사양 리스트]
CPU: AMD Threadripper 7960X (24코어 / 48스레드)
GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 32GB x 2ea
메인보드: TRX50 칩셋 기반 워크스테이션 보드 (예: ASUS Pro WS TRX50-SAGE WIFI)
RAM: 128GB DDR5-5600 ECC/Registered (32GB x 4ea)
SSD (시스템용): 2TB NVMe M.2 (Gen4 또는 Gen5)
SSD (학습 데이터용): 4TB NVMe M.2 (Gen4 이상)
Power: 2000W 80 PLUS Platinum급 (단일 파워 선호)
Case: 빅타워급 워크스테이션 케이스 (RTX 5090 2개 장착 및 발열 해소 가능 모델)
Cooling: CPU 수냉 쿨러(3열 이상) 및 시스템 쿨링팬 보강
[소프트웨어 세팅 요청]
OS: Ubuntu 22.04 LTS 또는 24.04 LTS 설치
Driver: NVIDIA 최신 안정 버전 드라이버 설치
Environment: * CUDA Toolkit / cuDNN 최신 버전
[기타 확인 사항]
예산 범위: 최대 2,300만 원 (VAT 포함)
부품 변경 권한: 특정 부품(브랜드, 모델명 등)의 재고가 없거나 수급이 어려운 경우, 동일 성능 혹은 상위 등급의 부품으로 변경하여 제안해 주셔도 무방합니다. (단, 전체 예산 범위 내)
GPU 대체: 만약 RTX 5090 2개 구성이 재고 문제로 불가능할 경우, 현재 예산 범위 내에서 구성 가능한 최선의 GPU 조합(예: RTX 6000 Ada 1장 혹은 RTX 4090 2장 등)을 대안으로 제안 부탁드립니다.
"저희가 수행할 작업이 아주 무거운 편은 아닙니다. 만약 위 사양이 예산 대비 과하다고 판단되신다면, GPU를 1장으로 줄이거나 CPU 플랫폼을 일반 하이엔드 급(예: Ryzen 9 등)으로 낮춘 가성비 견적을 하나 더 제안해 주실 수 있을까요?"
답변은 mir5654@gmail.com로 해주시면 감사하겠습니다.
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