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오늘 소개해 드릴 시스템은 AMD 라이젠9 9950X와 지포스 RTX 5070 Ti 16GB를 기반으로 구성한 대학교 연구실용 AI 딥러닝 워크스테이션입니다. WSL2와 Docker를 활용한 우분투 개발 환경부터 Python과 PyTorch 기반의 딥러닝 연구, LLM QLoRA 파인튜닝까지 고려한 시스템입니다. 단순히 AI 프로그램을 실행하는 수준을 넘어, 직접 모델을 학습하고 실험하며 연구 결과를 만들어 가는 환경에 초점을 맞췄습니다.

아래 영상을 통해 먼저 전체 스펙과 가격을 확인해 주세요.

출고된 AI 딥러닝 전문 워크스테이션의 세부 구성을 소개해 드리겠습니다.
R9 9950X RTX 5070 Ti : AI 딥러닝 /

경량 LLM QLoRA 파인튜닝 워크스테이션 컴퓨터 견적 사양 디시 보라컴
CPU는 AMD 라이젠9 9950X 그래니트 릿지를 탑재했습니다. 강력한 멀티코어 성능을 바탕으로 Python 기반 데이터 전처리와 모델 학습 보조 작업, 코드 컴파일, 다중 개발 환경 운영까지 폭넓게 대응합니다.
GPU는 지포스 RTX 5070 Ti OC D7 16GB를 장착했습니다. 16GB VRAM과 CUDA 가속을 기반으로 PyTorch 딥러닝 모델 학습과 추론, 컴퓨터 비전 연구, 그리고 LLM QLoRA 파인튜닝까지 지원합니다.
메인보드는 B850M WIFI를 적용했습니다. 최신 AM5 플랫폼을 기반으로 고성능 CPU를 지원하며, 무선 네트워크와 다양한 연결 환경을 갖춰 연구실의 개발 장비로 활용하기에 적합하도록 구성했습니다.
메모리는 DDR5-5600 48GB로 구성했습니다. 24GB 메모리 2개를 장착해 운영체제와 개발 도구를 실행하면서 데이터 전처리와 AI 실험을 함께 진행할 수 있도록 설계했습니다.
저장장치는 SSD 1TB를 적용했습니다. 운영체제와 개발 프로그램은 물론 Ubuntu 환경, Docker 이미지, Python 패키지, AI 모델과 프로젝트 파일을 빠르게 저장하고 불러올 수 있습니다.
파워서플라이는 정격 1000W GOLD 제품을 적용했습니다. 고성능 라이젠9 프로세서와 RTX 5070 Ti 그래픽카드의 전력 요구를 고려했으며, 장시간 딥러닝 실험과 GPU 연산을 안정적으로 수행할 수 있도록 구성했습니다.

최종적으로 보라컴 RTM-PLUS 튜닝을 적용했습니다. 고성능 CPU와 GPU에서 발생하는 발열을 고려해 내부 공기 흐름과 냉각 환경을 세심하게 구성했습니다.

이번 시스템은 대학교 연구실에서 AI 기술을 직접 개발하고 실험하려는 연구자를 위한 워크스테이션입니다. AI 연구의 경쟁력은 좋은 아이디어를 얼마나 빠르게 실험하고 검증하느냐에서 시작됩니다. 연구 목적에 맞는 성능과 실용성을 모두 고려한 AI 딥러닝 워크스테이션, 보라컴이 연구 개발 환경에 최적화된 시스템을 제안합니다.

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