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안녕하세요. 인공지능 기술로 사람과 사람 사이의 벽을 허물기 위해 노력하는 보라컴입니다.
오늘은 AI 기반 수어 번역기 개발 프로젝트를 위해 특별히 설계된 고성능 딥러닝 워크스테이션을 소개해드리겠습니다. 실제 연구기관에서 수어 인식 모델을 연구·개발하기 위해 도입한 장비로, 복잡한 영상 처리와 실시간 추론, 모델 학습 환경에 최적화된 구성을 갖추고 있습니다.
오늘 소개해드릴 시스템은 AMD 라이젠9 9950X3D와 지포스 RTX 5070 Ti OC D7 16GB 2장을 병렬로 사용한 AI 기반 수어(수화) 번역기 개발 전용 실전형 딥러닝 워크스테이션입니다. 실제 전문 연구기관에서 R&D 용도로 도입하신 구성입니다. 영상 인식 기반의 인공지능 모델은 단순한 고사양이 아닌, 데이터 처리 효율성과 병목 없는 구조, 드라이버 안정성, 그리고 딥러닝 프레임워크에 최적화된 환경이 필수적입니다.
아래 영상을 먼저 참고해 주세요.
출고된 워크스테이션의 주요 사양은 다음과 같습니다.
R9 9950X3D + RTX 5070 Ti 16GB X2장 병렬 구성 :
RYZEN9 9950X3D RTX 5070 OC D7 16GB [X2장 병렬] B850M WIFI DDR5-5600 128GB(32GB*4) SSD 2TB 1300W PLATINUM RTM-PLUS (black) / BIT360 |
AI 영상 기반 딥러닝 연구용 워크스테이션 조립 컴퓨터 PC 견적 사양
CPU는 AMD 라이젠9 9950X3D 그래니트 릿지입니다. 이 제품은 16코어 32스레드, 최대 5.7GHz 클럭을 자랑할 뿐 아니라, 3D V-Cache 기술을 통해 대폭 확장된 L3 캐시를 제공합니다. 특히 수어 번역기처럼 프레임 단위로 데이터를 분석하고, 메모리 접근이 빈번한 AI 모델 학습에 있어 9950X 대비 높은 성능을 보여줍니다.
GPU는 지포스 RTX 5070 Ti OC D7 16GB 모델 2장을 병렬 구성했습니다. 단일 GPU로는 처리하기 어려운 대용량 영상 데이터를 안정적으로 처리하고, PyTorch나 TensorFlow 기반의 분산 학습을 지원하기 위함입니다. GDDR7 메모리를 탑재한 최신 GPU로, 수어 인식에 필요한 고속 연산과 추론에 강력한 성능을 발휘합니다.
메모리는 DDR5-5600 128GB로 구성해 대용량 데이터셋을 자유롭게 활용할 수 있으며, 저장장치는 2TB의 SSD를 탑재해 빠른 입출력 속도를 보장합니다. 메인보드는 B850M WIFI로 안정적인 전원 공급과 확장성을 고려했고, 전원부는 1300W 플래티넘 등급으로 구성하여 듀얼 GPU 운용 시에도 안정적인 전력을 제공합니다.
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보라컴의 RTM-PLUS 블랙 튜닝 설계를 통해 내부 발열을 효율적으로 해소하고, 장시간 운용 시에도 조용하고 안정적인 환경을 유지할 수 있도록 설계했습니다.
이번의 경우 윈도 환경으로 구성되었으며, CUDA 및 GPU 드라이버, 각종 딥러닝 프레임워크와의 호환성도 사전 검증하여 시스템 수령 직후부터 바로 연구에 착수할 수 있도록 최적의 상태로 세팅하여 발송했습니다. TensorFlow, PyTorch, OpenCV, MediaPipe 등 영상 기반 AI 프레임워크 중심의 개발 환경을 윈도 환경에서도 원할하게 구축할 수 있습니다.
이번 시스템은 단순한 고사양 PC가 아닌, 실제 연구 현장에서 사용할 수 있는 실전형 딥러닝 워크스테이션입니다. 특히 AI 기반 수어 번역기처럼 사람의 움직임과 감정을 이해하고 해석해야 하는 고차원적 모델을 다루는 연구자분들께 이상적인 도구가 될 것입니다. 기술을 통해 더 많은 사람이 소통할 수 있는 세상을 만들어 가는 여정에 함께하겠습니다. ★ 보라컴의 다양한 컴퓨터를 더 참고해 주세요~
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AMD 라이젠 | 내장 | 라데온 아크 | 1000대 ~4000대 | 5060 | 5060 Ti | 5070 | 5070 Ti | 5080 | 5090 | 특수형태 |
R5 5500GT | GT GT GT | |||||||||
R5 5600GT | GT | |||||||||
R5 5600 / G / X | G G G | X | O | |||||||
R5 7500F | F F | F F | F | 5060Ti병렬 | ||||||
R5 7600 / X | ||||||||||
R7 7800X3D | 9070XT 7800XT | X X | X X X X | X X | ||||||
R5 8500G | G | |||||||||
R5 9600X (6세대) | 9060XT | X | X X | |||||||
R7 9700X (6세대) | X | B580 | X | |||||||
R7 9800X3D (6세대) | X X X X | X X X X X X | X X X X X X X X X X X | |||||||
R9 9900X (6세대) | X | X X X X | X | |||||||
R9 9900X3D (6세대) | X | |||||||||
R9 9950X (6세대) | X | X X X X | X X X X | |||||||
R9 9950X3D (6세대) | X X | 5070Ti병렬 | ||||||||
특수 형태 | 7965WX |
인텔 | 라데온/ 아크/내장 | 1000대 ~4000대 | 5060 | 5060 Ti | 5070 | 5070 Ti | 5080 | 5090 | 특수 형태 |
i5 12400F / 13400F | 13F | ||||||||
i5 14400F | F | F F | |||||||
i5 14500 | O | ||||||||
i5 14600 / F / KF / K | KF | K | |||||||
i7 14700 / F / KF / K | K K | K | O | O | K | ||||
i9 14900 / F / KF / K / KS | K K | RTX4090 | K K | ||||||
Ultra5 245K | 9060XT | K K | |||||||
Ultra7 265K | K K | K | |||||||
Ultra9 285K | RTX3090 RTX4090 | K | K | K | K | ||||
특수 형태 | XEON*2 |
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