나의 홈 데이터 센터
My home data center
핵심 요약
다양한 GPU와 CPU를 조합해 구축한 엄청난 규모의 홈 데이터 센터를 소개합니다.
- 하드웨어 구성 — Threadripper, Xeon, 3090 Ti, 5070 Ti 등 고성능 부품으로 구성된 4개의 시스템
- 활용 사례 — TTS LoRA 학습, Qwen 27B 모델을 활용한 에이전트 코딩 및 자동화 실험
- 운영 환경 — 2000W급 전력 소모를 감당하기 위한 듀얼 PSU 구성 및 엔지니어링 샘플 CPU 활용
- 커뮤니티 반응 — 압도적인 하드웨어 스펙에 감탄하면서도 전기세와 실제 활용도에 대한 질문이 이어짐
시스템 1:
Threadripper 3960x 24c
4x 3090 ti
128gb ddr4
시스템 2:
Xeon 8352 36c
4x 5070 ti
128gb ddr4
시스템 3:
Intel 14700k 24c
64gb ddr5
5090
시스템 4:
Ryzen 5950x 16c
64gb ddr4
2x 5070 ti
첫 번째 시스템은 3090들이 풀로드 시 거의 2000w를 소모하기 때문에 이를 감당하려고 두 개의 PSU를 사용합니다. 이 부분 때문에 걱정했는데 한 달 정도 안정적으로 돌아가고 있습니다.
인텔 CPU는 100달러짜리 엔지니어링 샘플입니다. 주로 임베딩 모델을 돌리는 데 사용합니다.
이 시스템들은 다양한 ML 실험, 프로젝트, 그리고 에이전트 코딩에 사용합니다. 지금은 3090들로 더 큰 모델에서 추출한 데이터로 TTS LoRA를 학습시키고 있습니다. 5070들은 제가 구축 중인 인터랙티브 에이전트를 위해 코딩용 Qwen 27B, 스트리밍 STT용 Nemotron, 그리고 MOSS TTS를 돌립니다.
최근 Qwen 모델들은 코딩용으로 충분히 좋습니다. 가끔 밤새 레포지토리를 작업하게 놔두기도 합니다. 주로 보일러플레이트 개선 작업이지만, 토큰 비용 없이 실제 업무를 처리할 수 있다는 건 정말 놀랍습니다. 이 하드웨어에 들어간 뻔한 비용은 제외하고 말이죠.
