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    케이벤치

    생성형 AI, 적극 이용해 업무 효율을 높일 수 있는 PC 구성 해보기

    2024.09.26. 10:08:50
    읽음1,029 댓글4
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    우리가 사용하는 PC의 등장 이유는 근본적으로 본다면 사람이 할 일을 보다 빠르고, 편하게 하기 위함이였다.

    이러한 근본적인 기조는 AI가 적극적으로 도입되고 있는 현시점에서도 동일하다.

    AI가 모든걸 해주는 수준은 아니지만, 여러 작업을 하는데에 있어서 상당히 많은 시간을 단축하고 편리하게 해주기 때문이다.

    이러한 AI 이용은 다양한 방면에서 활용하는 추세이고 그에 따라 편의성이 대폭 개선되고 있는데, 그중에서도 사진, 일러스트레이터와 같은 콘텐츠 작업을 하는 사람들에게 있어서 상당한 이점을 가져다 주고 있다.

    특히나, 생성형AI를 적절히 이용해본다면, 여러번 작업해야될 부분을 상당히 단축 시킬 수 있다.

    물론, 여전히 사전 작업이나 후보정을 해주어야 하는 것이 필요하지만, 중간 과정을 상당히 압축할 수 있기 때문에, 최근 생성형 AI를 통해 보다 다양한 콘텐츠를 빠르게 선보이는 것이 가능해졌다.

    그렇다면 생성형 AI를 적극적으로 사용해서, 업무 효율을 높일 수 있는 콘텐츠 제작자들을 위한 PC는 어떻게 구성해야 될까? 이번 기사에서 핵심 하드웨어를 구성해보았다.

     

    ■ 생성형 AI, 어떤 것들이?

    몇년전만 해도 AI가 크게 주목 받지 못했지만, 갑작스레 주목을 받을 수 있었던 가장 큰 이유는 생성형 AI 덕이 분명하다. 단순 프롬프트 몇가지만으로 다양한 콘텐츠들을 선보여주었기 때문이다.

    특히나, 일정한 작업물을 더 화려하게 보강하고 보완해주는 생성형 AI의 활용은 눈에 띄게 발전해나가고 있다.

    대표적인 작업 프로그램 개발사인 어도비나 네이버, 블랙매직 등등 크리에이티브 영역에서 활용되는 생성형 AI의 발전은 단순한 사진 뿐만 아니라 일러스트, 나아가서는 영상 콘텐츠까지 AI로 다양한 보완과 보강, 생성까지 도움을 제공하고 있다.

    대표적으로 어도비 포토샵에서는 프롬프트로 아예 처음부터 이미지를 생성하는 것도 있지만, 기존 이미지 기반 혹은 완성된 이미지의 추가적인 부분을 보완해주는 생성형 AI는 업계에서도 큰 도움이 되고 있다.

    생성형 AI를 통한다면 확실히 중간 작업이 많이 스킵되어서 편리해지긴 하지만, 원하는 만큼 디테일하게, 완벽하게 마무리 지을 수는 없기 때문에, 이미지 추출 이후 후보정과 같은 작업을 해야하긴 한다.

    하지만, 업무 효율을 증대시키는 좋은 수단중 하나임에는 틀림 없기 때문에, 현재도, 앞으로도 좀더 적극적으로 활용되어 나갈 것으로 보인다.

     

    ■ 생성형 AI를 이용하기 위한 PC 수준은?

    최근 CPU에 NPU가 탑재되어 AI 활용시 더 빠르고 좋다! 라는 얘기들을 많이 들어보았겠지만, 사실 이러한 NPU를 장착한 실질 하드웨어단 AI 동작은 많지 않은게 요즘이다,

    특히, 생성형 AI 활용의 경우에는 NPU가 제공되지 않은 CPU를 장착한 PC에서도 큰 차이를 보이지 않는 이유가 있다.

    그 이유는 주로 AI 기반의 생성은 프로그램이 제공하는 서버에서 진행되기 때문이다.

    하지만, PC 사양은 충분히 충족될 필요가 있다. 어찌되었든 프로그램을 활용해서 생성을 요청하고, 그 내용물을 가져오는 건 하드웨어 성능이 관여되기 때문이다.

    그런 부분에서 생성형 AI를 적극 활용하기 위해서는 기존에 많이들 구성했던 수준의 작업용 PC는 갖추는 것을 추천한다.

    먼저 CPU는 고해상도 이미지 활용, 영상 활용, 생성된 작업물의 빠른 활용을 위해서는 고성능 CPU가 필요하다.

    인텔 기준으로 인텔 코어 i7-14700(K), 코어 i9-14900(K)와 같은 CPU이다.

    인텔 코어 i7-14700(K)는 P코어 8개, E코어 12개로 총 20개의 코어가 제공되고, 스레드 역시 16+12로 28개의 스레드를 통해 작업용 PC에 적합해, 다수의 이미지나 영상 활용시에 안정적인 동작과 빠른 동작을 지원할 수 있고, 생성형 AI로 작업된 작업물의 이용에도 적합하다.

    특히, 지난 세대 대비해 캐시 메모리 역시 10% 증가한 것도 많은 부분에 영향을 줄 수 있다.

    코어 i9-14900(K)의 경우에는 더 많은 코어와 스레드인 24코어 32스레드를 제공하고, 최대 6GHz의 클럭까지 도달할 수 있기 때문에, 멀티테스킹과 여러 작업 활용에 있어서 최상위 성능을 제공받는 것이 가능해, 생성형 AI를 더한 작업 활용에 이보다 더 좋을 수 없는 CPU중 하나다.

    그래픽카드의 경우에는 RTX 40 시리즈, 그중에서도 RTX 4070 이상의 그래픽카드를 선택하는 것이 좋다.

    그래픽카드는 작업물을 내보낼때 상당히 많이 활용되는데, 다양한 복잡한 작업이 얽혀있는 편집물, 그래픽 활용면에서 일정 수준 이상의 성능을 제공하는 것이 필요하다.

    특히, 영상 편집을 고려했을땐, RTX 4070 이상부터 듀얼 AV1 인코더를 활용할 수 있는 점 등을 생각한 부분이다.

     

    메모리가 어찌 보면 그래픽 카드 수준 보다 더 중요할 수 있다.

    많은 작업 환경을 실시간으로 점유하고 있을때 누구보다 많이 필요한 것이 메모리 영역이며, 추가적인 생성형 AI를 통해 다른 작업물을 가져와서 활용해야 한다면, 그 역시 메모리 영역이 지속적으로, 더 많이 활용될 것이기 때문이다.

    따라서, DDR5 메모리를 기준으로 32GB의 용량도 좋지만, 64GB, 128GB 그 이상 다다익선이다.

    스토리지도 중요하다. 아무리 생성형 AI 기술이 서버단에서 작동한다 해도, 결국 작업 완성된 것을 '쓰기'하는 것은 스토리지기 때문이다. 따라서, 단순 읽기 성능만이 아니라 쓰기 성능까지 출중한 NVMe SSD를 사용하는 것이 필요하다.

    이는 이미지 작업시 이미지를 불러들여오는 속도, 영상 편집 프로그램에서 지속적으로 영상을 자르고 붙이면서 영상을 로딩하는 환경에서 큰 차이를 보여주기도 한다.

     

    많은 읽기와 쓰기 작업등을 함에 따라 특히, CPU가 가장 열일을 하는 만큼, 확실한 쿨링 솔루션을 제공하는 것도 잊지 말아야 한다.

    최근 많은 일체형 수랭 쿨러가 좋은 성능을 보여주는 만큼, 3열 라디에이터를 제공하는 수랭 쿨링을 구성해 발열로 인한 성능 저하를 최소화 시켜준다면, 더욱 쾌적한 작업 환경과 생성형 AI 기술을 이용한 작업물의 완성을 도모할 수 있을 것으로 보인다.

     

    ■ 생성형 AI 역시 하나의 도구, 적극 활용하기 위한 PC 구성 해보자

    사실 생성형 AI가 창작의 영역에서는 딱히 좋은 시선으로 보여지지 않는 경우도 많다.

    인간의 창작물을 기반으로 프로그래밍된 여러 옵션을 일부만 변경되어 따라 그려준 경우도 있고, 특징을 배껴오는 것도 있기 때문이다.

    더불어 원하는 프롬프트나 내용을 100% 준수하게 생성해내지는 못하는 것이 사실이기 때문에, 후보정 작업은 어느정도 필수라고 할 수 있겠다.

    그럼에도 불구하고 최근에는 작업의 중간 단계를 몇배는 단축할 수 있게 도움을 주는 것이 생성형 AI의 활용이기 때문에 다양한 분야에서 적극 활용되는 추세다. 당연히, 다른 창작자의 고유성을 침범 하지 않는 선에서 말이다.

    앞으로, 이미지나 영상, 그외 다양한 분야에서 계속해서 생성형 AI가 하나의 도구 처럼 계속해서 활용될 것은 뻔하디 뻔하다.

    대부분의 생성형 AI는 프로그램의 서버단에서 처리하는 경우가 많은 만큼, 굳이 AI를 위한 NPU가 들어간 CPU를 고집할 필요는 없다.

     우리가 상식적으로 생각하는 수준의 고성능 하드웨어로 작업용 PC를 구성해본다면, 요즘 적극 활용되는 생성형 AI를 겸한 쾌적한 작업 환경을 구성해 나갈 수 있을 것이라 보여진다.

     



    기사원문 : https://kbench.com/?q=node/260403 Copyrightⓒ kbench.com
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    • 저거 우리 집에 있는 건데? 흑백요리사2 속 아이템 찾아보기

      다나와 25.12.19.
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    • 또! 부모님들 지갑 털어 갈 '프린세스 캐치티니핑 6시즌' 완구 신제품들!

      다나와 25.12.18.
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      다나와 25.12.18.
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      다나와 25.12.17.
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      케이벤치 25.12.17.
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      케이벤치 25.12.15.
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      케이벤치 25.12.15.
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      다나와 25.12.13.
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