최근들어서 "리부트", "부트 캠프" 등 소프트웨어 관련된 광고, 홍보 등을 SNS를 비롯해 유튜브 광고까지도 상당히 자주 접하게 된다.  일반적으로 코드 소스를 만들어서 원하는 형태의 앱 혹은 어플리케이션을 만들기가 상당히 쉬워졌다.  특히나  AI 가 도입되면서 누구나도 쉽게 프롬프트 (명령어) 등을 주어서 자동적으로 원하는 소스 코드를 생성, 서비스까지도 가능하다.  그렇다보니 데스트탑, 노트북에서 보다 복잡한 운영체제 환경을 구축해줘야 한다.  실제 윈도우 11 외에도 유분트 등의 리눅스 계열 운영체제도 어느 정도 이해해야 AI 개발 환경을 구축할 수 있다.  여기에서 로컬에서 LLM 혹은 도커 등을 올려 자신 만의 AI 비서 까지도 사용하고자 한다면 조금 더 높은 스펙의 제품 특히나. 많은 코어 숫자의 프로세서, 속도 보다는 많은 숫자의 메모리, 그리고 GPU 까지도 총 동원 되어야 한다.   이런 환경을 갖고 있는 노트북은 어떤 것이 있을까?  너무나도 쉬운 답인데 지금까지 판매하고 있는 게이밍 노트북에 이 조건에 만족한다.  오늘은 코드닷, 혹은 바이브 등의 개발자 환경에서도 그리고 한걸음 더 나아가 고성능 로컬 LLM 까지도 올릴 수 있는 

■ 에이서, 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721

▲ 간략 스펙 : 노트북/45.72cm(18인치)/3.5kg/최대 5.5시간/윈도우11홈/ [화면] 해상도: 2560x1600(WQXGA)/밝기: 600nit/주사율: 250Hz/ [CPU] 인텔/코어 울트라9(S2)/275HX (5.4GHz)/NPU: 13TOPS/ [그래픽] 외장그래픽/RTX5080/TGP: 175W/ [구성] 램: 32GB/램 교체: 가능/용량: 1TB/저장 슬롯: 3개/전원: USB-PD(+DC)/배터리: 99.98Wh/용도: 게임용, 그래픽작업용/출시가: 5,952,940원

▲ 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721 는 얇은 베젤을 기본으로 최대 250Hz 의 고주사율을 낼 수 있는 WQXGA 2560x1600 해상도를 갖고 있는 모니터가 사용되었다.  최대 밝기 600 니트, 17도의 광시야각 그리고 엔비디아의 G-싱크까지도 지원하기 때문에 게이밍 환경으로는 나무랄 때가 없는 제품이다.

▲ 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI (PH18-73-9721) 는 마이크로소프트의 코파일럿 키를 포함하아여 우측의 키패드까지도 갖고 있는 풀-키 배열을 갖고 있어서 게이밍 환경 외에 개발자들의 환경에서도 편안하게 사용할 수 있다.  살짝 게이밍 환경에 맞춘 백라이트가 탑재된 키보드와 더불어서 에이서의 프레데터센스키, 프로데터센스 앱 등을 바로 실행 시킬 수 있다.    이 노트북은에는 MAGKEY 4.0 이 적용되었는데 0.7mm 낮고 빠른 스위치는 기본적으로 교체형 기계식 스위치를 탑재하고 있어서 내구성 그리고 뛰어난 타건감을 준다.

▲ 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721 후면에는 상당히 많은 숫자의 타공홀을 볼 수 있는데 이 노트북이 고성능 모델임을 반증하는 부분이다.  우선 기본적으로 사용된 프로세서는 인텔 코어 울트라9 275HX 로 24코어, 24스레드 그리고 36MB + 40MB 캐시 메모리를 갖고 있고 최대 95W의 TDP를 갖고 있다.  거기에 추가적으로 모바일 지포스 RTX 5080 16GB 가 탑재되어서 그래픽카드도 175W TGP 를 갖고 있어서 최대 270W 정도의 소비전력을 낸다.  이를 해결하기 위해 적극적인 쿨링 솔류션이 도입 되어야 한다.  그래서 에이서는 6세대 에어로 블레이드3D 쿨러 및 리퀴드 메탈 서멀 구리스 등을 사용하여 프로세서 및 그래픽카드의 열기는 효과적으로 잡고 있다.

▲ 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721 에는 하이엔드급 컴퓨터 시스템에서 볼 수 있는 고성능 연결 장치 등을 제공하는데 특히난 썬더볼트5 를 지원하고 있어서 최대 80Gbps 속도, 충전의 경우는 최대 240W 까지 충전이 가능하며 개발자 들이 기본적으로 사용하는 다양한 멀티 모니터 환경에도 대응이 가능해 4개의 4K 모니터를 144Hz 까지 출력 해주어서 하나의 본체 노트북에 많은 숫자의 고화질 모니터를 데이지 체인 방식으로 연결할 수 있다.

▲ 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721 에 기본적으로 제공되는 어댑터는 정말 넉넉한 출력을 내는데 최대 400W 의 출력을 내는 어댑터를 제공한다.  높은 출력을 노트북 본체로 넣어주기 위해서 위 사진에서 볼 수 있는 것과 같은 독특한 타입의 플러그를 사용한다.

■ 마이크로소프트 윈도우11 와 WSL 환경 구축 

마이크로소프트 윈도우11 환경 혹은 맥 OS 환경에서 Github 에 접속 확인 하기 위해선 마이크로소프트 윈도우 환경에서 VT (Vitrual Machine Platform) 을 애드-온으로 설치해 줘야 한다 설치하는 방법은 상당히 간단한데 아래와 같은 방법으로 진행하면 된다. 

▲ 윈도우11 의 기능 메뉴를 통해서 "Virtual Machine Platform" 으로 설치 후, 윈도우11 를 다시 부팅 해준다. 

1. 테스크바의 검색 창을 이용해여 "윈도우 기능 켜기 / 끄기" 혹은 "Windows 기능 켜기 / 끄기" 를 검색하여 아래의 기능 중 "Vitrual Machine Platfrom"를 추가한 후 설치 그리고 재부팅을 해준다. 

▲ 마이크로소프트 스토어에서 유분투를 검석해 보면 다양한 버전의 유분투를 다운로딩 설치할 수 있다.  

2. 마이크로소프트 스토어에서 Ubuntu 를 검색 22.04 버전을 설치 해준다.  이 부분의 자신의 개발 환경에 맞추어서 Ubuntu 버전을 선택해주는 것이 좋은데 일반적인 개발 환경에서는 22.04 버전 정도가 통상적으로 사용된다. 

3. 검색 창을 통해 CMD " 관리자의 권한으로 실행 시킨다. 

4. CMD  콘솔 창을 통해 wsl --install Ubuntu-22.04 를 해주는데 Ubuntu-22.04 는 가상화 즉, 유분투가 작동되는 인스턴스의 이름이다. 이름은 자율적으로 주어도 되며 사용하고 있는 노트북 및 데스크탑 등의 스펙에 따라서 작동되는 최대 숫자가 정해진다. 

* wsl 은 Windows Subsystem for Linux 의 약자로 윈도우 상에서 작동되는 유분투 (혹은 다른 리눅스 기반의 운영체제)를 멀티 운영체제로 사용할 있도록 연결해 주는 브릿지 형태의 소프트웨어 (앱) 이라고 이해하면 된다. 

5. 설치 단계에서 계정을 생성해 주고 암호를 설정 저장해 준다. 

6. cmd  명령어 창에서 wsl -l -v 명령어를 통해 설치된 유분투와 앞선 인스턴스의 이름을 맞는지 확인해 본다.

7. 동일한 CMD 창 안에서 wsl - d Ubuntu-22.04 를 실행해 wsl 콘솔로 진입한다. 

만약 유부투가 설치가 제대로 되지 않아 초기화 하려고 삭제를 하려고 한다면

wsl -- unregistger Ubuntu-22.04  명령어를 주면 되는데 앞서 설명을 했듯이 앞서 설치된 인스턴스 이름을 설치된 Ubuntu-22.04 와 같이 동일하게 주면 된다. 

wsl 종류의 경우는 wsl -- terminate Ubuntu-22.04  를 해주게 디면 wsl 이 종료 윈도우 CMD 창으로 넘어가게 된다. 

▲ 윈도우11 탐색기 환경에서 유분투가 설치가 제대로 되었다면 위 이미지처럼 설치된 파일들을 쉽게 접근, 제어할 수 있다.  

여기 정도 까지가 기본적으로 윈도우11 환경에서 WSL 를 통해 유분투를 설치하게 된다면 아주 기본적으로 2개의 운영체제를 하나의 노트북 혹은 데스트탑에 설치할 수 있다.   이 처럼 개발자의 환경에서는 단독적으로 유분투를 설치하여 하나의 운영체제를 설치해 사용하는 방법이 있는 반면, 윈도우 11 환경을 기본적으로 사용하면서 추가적으로 하나의 운영체제를 더 올려 이번 기사 처럼 개발자의 환경을 쉽게 만들 수 있다.  여기까지 사용하기 위해선 기본적으로 많은 숫자의 코어를 갖고 있는 프로세서 및 시스템 메모리를 기본적으로 필요한 이유다.  그렇기 때문에 고성능 프로세서 및 높은 용량의 메모리 사용은 기본 중에 기본이다.  여기에서 추가적으로 보다 로컬 LLM 를 실행시키게 되면 에이서 프레데터 헬리오스 18 AI PH18-73-9721 에 포함되어 있는 지포스 RTX 5080 를 사용하게 되는데 이 때 조금 더 빠른 성능의 인공지능을 사용할 수 있다.