4070Ti3 [비교] 개발장비 선택 - 윈도우 i7 13th, 맥미니 m4 pro 풀스택 개발자로서의 작업 효율성을 고려해, 현재 사용 중인 Windows PC와 Mac Mini M4 Pro 최고 사양을 비교합니다. 각 장비가 제공하는 성능과 개발 환경의 적합성을 항목별로 분석하고, 최종 추천 장비와 이유를 제시합니다.1. 비교 사양Windows PCCPU: Intel i7 13세대 (2.1GHz, 최대 5.2GHz)RAM: 128GB DDR4GPU: NVIDIA RTX 4070 TiOS: Windows 11 ProMac Mini M4 Pro (최고 사양)CPU: Apple M4 Pro (12코어 CPU, 19코어 GPU)RAM: 128GB 통합 메모리Storage: 최대 8TB SSDOS: macOS Sonoma특징: ARM 기반 SoC(시스템 온 칩) 아키텍처, macOS 최적화2.. 2025. 1. 24. [AI Agent #시작] 멀티 AI 에이전트 제작 준비 - 플랫폼 선택 시스템 환경OS: windows 11CPU: i7 13th 2.10MHzRAM: 128GBGPU: 4070 TI 윈도우 11 환경에서 GPU를 활용해 LLM 서비스를 개발하려면 Docker와 WSL2 둘 다 유용할 수 있지만, 목적과 요구사항에 따라 선택이 달라질 수 있습니다. 아래는 각 옵션의 장단점과 추천 사항입니다. 1. Docker에서 GPU 사용 • 장점:• NVIDIA의 Docker용 GPU 지원 툴킷인 NVIDIA Container Toolkit을 통해 GPU 가속을 쉽게 활용할 수 있음.• Docker Compose를 사용하여 여러 서비스(n8n, Ollama 등)를 하나의 환경에서 관리 가능.• 환경 격리가 확실해 개발 및 배포 시 설정이 일관됨.• n8n, Ollama 모두 Docker.. 2025. 1. 14. [비교] 맥미니 m4 pro, 맥북프로 m4 max, 인텔 i7 13th 4070 ti LLM 머신 사양 비교 최근 m4 pro/ max 칩에 대한 칭찬일색 유튜브, 블로그 글 때문에 고민이 됩니다. 구매 하고자 둘러대는 것은 LLM 학습 입니다.대규모 언어 모델(LLM)의 학습을 위해 세 가지 시스템을 비교해 보았습니다:비교 시스템 사양:사양맥 미니 M4 Pro맥북 프로 16 M4 Max인텔 i7 13세대 시스템CPU14코어16코어인텔 i7 13세대 2.10GHzGPU20코어40코어NVIDIA RTX 4070 Ti뉴럴 엔진16코어16코어해당 없음메모리64GB 통합 메모리128GB 통합 메모리128GB RAM가격377만 원770만 원구성에 따라 다름 LLM 학습을 위한 주요 고려 사항:• GPU 성능 및 메모리(VRAM): LLM 학습은 대량의 병렬 연산을 필요로 하므로, GPU의 연산 능력과 VRAM 크기가 중.. 2025. 1. 14. 이전 1 다음 반응형
