가히 AI 전쟁시대입니다. 일찌감치 AI 분야에서 소비자가 되어 이것 저것 만져 보고 있습니다. 그러면서도 내가 학습시킨 고유한 나만의 자비스를 꿈꾸기도 합니다. 이번에 등장한 맥미니 m4 가 칭찬일색이라 이 장비로 AI 학습을 하면 어떨까 하면서 비교를 해봤습니다.
LLM 학습 관점에서 두 시스템을 비교해 드리겠습니다.
Mac Mini M4 Pro 사양 (알아보는 장비)
- CPU: 14코어 ARM 아키텍처
- GPU: 20코어 통합 GPU
- 메모리: 64GB 통합 메모리
장점:
* Apple Silicon의 뛰어난 전력효율성
* Neural Engine을 통한 ML 가속
* 안정적인 macOS 개발환경
단점:
* CUDA 미지원으로 인한 프레임워크 제한
* 64GB 메모리 한계
* 외장 GPU 확장 불가
Intel Windows PC 사양 (보유한 장비)
- CPU: i7 13세대 2.1GHz
- GPU: RTX 4070 Ti
- 메모리: 128GB
장점:
* CUDA 지원으로 다양한 프레임워크 사용 가능
* 충분한 128GB 메모리
* GPU 업그레이드 가능성
* 더 큰 모델 학습 가능
단점:
* 상대적으로 높은 전력소비
* 발열 관리 필요
세부 항목별 평점
Mac Mini M4 Pro
종합 평점: 6.2/10
1. LLM 학습 성능: 6/10
2. 메모리 용량/확장성: 5/10
3. GPU 성능/확장성: 5/10
4. 프레임워크 지원: 4/10
5. 전력효율성: 9/10
6. 개발 환경: 8/10
Intel Windows PC
종합 평점: 8.0/10
1. LLM 학습 성능: 8/10
2. 메모리 용량/확장성: 9/10
3. GPU 성능/확장성: 9/10
4. 프레임워크 지원: 9/10
5. 전력효율성: 6/10
6. 개발 환경: 7/10
결론:
LLM 학습을 위해서는 Intel Windows PC 구매를 추천드립니다.
주요 이유는:
1. CUDA 생태계 활용이 가능해 PyTorch, TensorFlow 등 주요 프레임워크를 제약 없이 사용할 수 있습니다
2. 128GB 메모리로 더 큰 규모의 모델 학습이 가능합니다
3. RTX 4070 Ti의 Tensor 코어를 활용한 학습 가속화가 가능합니다
4. 추후 필요시 GPU 업그레이드로 성능 개선이 가능합니다
Mac Mini는 뛰어난 전력효율성과 안정성을 제공하지만, LLM 학습에 있어서는 CUDA 생태계 제한과 메모리 용량 한계가 큰 제약사항으로 작용합니다.
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