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인공지능 관련 계열 학과로 편입하게 됐는데 노트북 사양 어느 정도면 될까요?
아예 다른 계열 학과에서 공부하다가 이번에 인공지능학과로 쪽으로 공부하게 돼서 노트북을 장만하려고 하는데 사양이 어느정도면 될까요?
3개의 답변이 있어요!
인공지능(AI) 학습은 일반적인 코딩과 달리 그래픽카드(GPU)의 성능이 핵심입니다.
1. 가장 중요한 핵심 사양 (GPU와 RAM)
AI 모델을 학습시키기 위해서는 데이터를 병렬로 처리하는 능력이 필요합니다.
GPU (그래픽카드): 반드시 NVIDIA GeForce RTX 4060 이상을 추천합니다.
이유: AI 연구의 표준 도구인 CUDA 기술은 NVIDIA 그래픽카드에서만 지원됩니다. 다른 브랜드나 내장 그래픽으로는 딥러닝 실습 시 구동이 안 되거나 매우 느릴 수 있습니다.
RAM (메모리): 최소 16GB, 권장 32GB입니다.
이유: 데이터셋을 메모리에 올리고 여러 개발 도구를 동시에 띄우려면 16GB도 부족할 때가 많습니다. 가능하다면 처음부터 32GB로 맞추는 것이 정신 건강에 이롭습니다.
최근 반도체 산업호황과 더불어 컴퓨터 및 노트북 가격이 급등하였습니다. 이 정도 사양이면 200~300만원 정도 예산을 생각하시는게 좋을 것 같습니다.
딥러닝/머신러닝 처리를 위해서는 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등을 공부할 때 데이터셋을 로컬에서 처리하려면 고성능 GPU가 필수입니다. 이때 VS Code, Docker, 파이썬 가상환경 등 여러 프로그램을 동시에 구동해야 합니다.
LG 그램 Pro 16/17 - RTX 외장 그래픽 모델, Dell XPS 15/16
맥북 프로 M3/M4 Pro 이상 - 딥러닝 학습 RTX 유
수업, 스터디카페, 이동 등을 위해 1.5kg~2kg 내외의 고성능 워크스테이션이 적합하다고 생각합니다.
권장 사양정도라면 CPU: 인텔 i7 / AMD Ryzen 7 이상 (멀티코어 성능 중요), RAM: 최소 16GB, 가능하다면 32GB 권장 (데이터 처리 시 안정성↑), 저장장치: SSD 512GB 이상 (데이터셋 저장 및 빠른 읽기/쓰기), GPU: NVIDIA RTX 3050 이상 (AI 모델 실습 시 GPU 가속 필요), 운영체제: Windows 11 또는 Linux (Ubuntu 등, AI 연구용으로 Linux 선호) 정도는 권장사양입니다. 수업·코딩 중심으로 쓸 계획이라면 i7 + 16GB RAM + RTX 3050 정도면 충분합니다. 하지만 프로젝트나 연구까지 염두에 둔다면 RAM 32GB, RTX 3060 이상을 추천드려요.