모두가 이 5개의 GPU는 돈 낭비라고 말하지만, 사실 이들은 홈랩의 영웅들입니다

어떤 GPU는 사용 사례에 관계없이 다른 GPU보다 더 나은 가치를 제공합니다. 당신이 게이머이든, 원시 GPU 연산이 필요한 사람이든, 단순히 로컬 AI 모델을 실행할 충분한 메모리가 필요하든, 특정 그래픽 카드는 항상 다른 카드보다 더 많은 가치를 제공합니다.

아래의 다섯 개 GPU는 특히 게이머라면 훌륭한 거래라고 부르기 어려울 것입니다. 일부는 이를 과도하게 비싸거나 구식이라고 말할 수도 있고, 다른 사람들은 특정 사용 사례에 적합한 안정적인 선택이라고 할 수 있으며, 어떤 경우든 사용 용도와 상관없이 당신이 힘들게 번 돈을 낭비하는 것이라고 주장할 수도 있습니다. 하지만 사실 이러한 GPU 모두 홈랩에는 훌륭한 선택이 될 수 있으며, 최종 결정은 여러분의 구체적인 필요에 따라 달라집니다.

인텔 아크 A310

게임하기에는 너무 약하지만, 서버용으로는 훌륭하다

인텔 아크 A310은 특별히 매력적인 예산형 게이밍 GPU였던 적이 없습니다. 드라이버 업데이트로 시간이 지나면서 상황이 개선되었지만, 요즘에는 게임에 거의 사용할 일이 없습니다. 2016년에 나온 GTX 1050 같은 오래된 GPU조차도 이를 능가할 수 있기 때문입니다.

하지만 인텔 퀵 싱크 지원 덕분에, 새 제품으로 약 130달러에 찾을 수 있고 중고로는 더 저렴하며, 거의 모든 소형 폼팩터 케이스에 들어갈 수 있는 매우 작은 크기 덕분에, 소박한 Arc A310은 미디어 서버를 위한 최고의 선택 중 하나가 되었습니다.

3dfx의 유산

글라이드에서 무덤까지 — PC 게임 그래픽을 영원히 혁신한 회사를 얼마나 알고 있는지 테스트해보세요.

3dfx Interactive가 파산을 신청하고 자산을 NVIDIA에 매각한 해는 언제입니까?

1990년대 후반 자사의 그래픽 카드에 큰 경쟁 우위를 제공했던 3dfx의 독점 그래픽 API 이름은 무엇이었습니까?

1996년에 3dfx를 유명하게 만든 획기적인 제품은 무엇이며, 3D 게임 혁명을 시작한 것으로 널리 인정받고 있습니까?

많은 분석가들이 3dfx의 몰락에 기여했다고 믿는 1998년에 3dfx가 내린 논란이 된 사업 결정은 무엇이었나요?

3dfx는 사용자가 두 개의 Voodoo2 카드를 연결하여 더 높은 성능을 얻을 수 있도록 한 어떤 멀티 GPU 기술을 개척했나요?

3dfx Voodoo 카드와 강하게 연관된 어떤 시각적 품질 기능이 1990년대 후반 3D 그래픽 품질의 필수 기준이 되었습니까?

3dfx의 붕괴로 인해 그들의 인재, 특허, 시장 점유율을 흡수하여 주요 GPU 제조업체가 된 회사는 어느 회사입니까?

현대 GPU 산업에서 3dfx의 가장 오래 지속되는 유산 중 하나로 여겨지는 것은 무엇인가요?

당신의 점수

플레이해 주셔서 감사합니다!

이 제품은 전력 소모가 단 30W에 불과하여 전원 커넥터가 필요 없고, 어떤 파일이든 트랜스코딩할 수 있으며, 여러 4K 스트림을 문제없이 처리할 수 있고, AV1을 지원하며, NVIDIA GPU와 달리 동시 트랜스코딩에 인위적인 제한도 없습니다. 작지만 강력한 카드로 어떤 미디어 서버에도 훌륭한 추가 장치입니다.

인텔 아크 A380

조금 더 돈을 내면 A310보다 더 강력한 성능

인텔 Arc A380은 게임에서 A310보다 약 60% 더 빠르지만, 가격은 단지 몇십 달러 더 비싸므로 또 다른 형편없는 게임용 GPU이지만 훌륭한 홈랩 옵션입니다. A310과 마찬가지로 미디어 서버로서 뛰어나지만, 대부분의 게임을 소화할 수 있기 때문에 Moonlight와 Sunshine을 사용해 로컬 게임 스트리밍에도 사용할 수 있습니다.

NVIDIA 쿼드로 P620

이 오래된 전문 GPU는 예산형 미디어 서버에 좋은 선택입니다

eBay에서 중고 Quadro P620을 많이 찾을 수 있으며, 이제 3D 그래픽과 관련된 작업에는 충분히 강력하지는 않지만, 예산형 미디어 서버에는 완벽한 선택입니다.

30달러에 하나를 잡으면 최대 두 개의 동시에 4K 스트림(그리고 몇 개의 1080p 스트림 이상)을 처리할 수 있고 거의 모든 케이스에 들어갈 수 있는 작고 유능한 GPU를 얻게 됩니다. 만약 저렴한 Plex나 Jellyfin 서버를 구축하고 싶다면, 이 GPU는 전혀 돈 낭비가 되지 않을 것입니다.

엔비디아 RTX 2080 Ti

전성기 때는 가격이 비쌌던 RTX 2080 Ti는 이제 유용한 로컬 AI 옵션입니다

RTX 2080 Ti가 좋은 구매였던 유일한 시기는 RTX 30 시리즈 출시 직전이었는데, 그때 많은 사람들이 RTX 3090이나 3080으로 업그레이드하기 위해 자신의 카드를 헐값에 팔았어요. 정말 큰 손해를 봤죠.

요즘에는 한때 NVIDIA의 플래그십 게이밍 카드였던 RTX 2080 Ti를 약 250달러에 구할 수 있습니다. 모델 크기에 대한 기대를 적절히 조절한다면, 로컬 AI 및 머신러닝 작업에 사용할 수 있는 11GB GPU로서 합리적인 가격입니다. 또한 홈 자동화를 위한 대형 언어 모델(LLM)을 실행하는 데에도 안정적입니다.

아직도 충분한 처리 능력이 있으므로, 이를 로컬 게임 스트리밍 서버의 기반으로 사용하거나 3D 렌더링, 또는 CUDA(통합 장치 아키텍처)의 혜택을 받는 다른 작업에 사용할 수도 있습니다. 더 나아가, 이를 Proxmox 호환 가상 GPU(vGPU)로 변환하여 동시에 여러 작업에 사용할 수도 있습니다.

NVIDIA의 다른 RTX 20 시리즈 GPU도 초보자용 로컬 LLM 홈랩에 적합하고 저렴한 선택입니다. 대부분 8GB로 제한되어 있어 메모리는 부족하지만, 배우기 위한 가벼운 모델이나 홈 자동화에는 충분합니다.

NVIDIA RTX 3060 12GB

지역 AI를 위한 예산 솔루션

로컬 AI 수요가 더 크다면, RTX 3060은 로컬 LLM을 실험하는 데 가장 적합한 예산 GPU라고 할 수 있습니다. 가장 큰 강점은 12GB의 VRAM이지만, 카드 자체도 효율적이며, 좁은 홈랩 인클로저에 들어갈 수 있는 SFF 친화적인 듀얼 팬 및 싱글 팬 모델을 여러 가지 찾을 수 있습니다.

Intel Arc A770의 16GB 버전은 메모리가 더 많고 RTX 3060과 비슷한 가격에 구할 수 있기 때문에 이론상으로는 훨씬 더 좋습니다. 그러나 CUDA가 없다는 점이 크게 단점으로 작용합니다. 그렇다고 하더라도, GitHub에는 Intel Arc GPU가 Ollama, Open WebUI, Stable Diffusion과 함께 작동하도록 해주는 프로젝트가 있지만, NVIDIA GPU를 사용할 때보다 문제가 더 적게 발생할 가능성이 높습니다.

또한 eBay에서 100달러 미만으로 구매할 수 있는 NVIDIA Tesla P100 16GB처럼 좀 더 이국적인 것을 선택할 수도 있습니다. 이 카드는 매우 느리지만 16GB VRAM과 가속된 FP16 지원을 제공하므로 학습용으로 괜찮은 선택입니다. NVIDIA Tesla P40 24GB도 흥미로운 옵션으로, 역시 속도는 느리지만 24GB 메모리가 제공됩니다.

Intel CPU에 Quick Sync가 있다면 전용 GPU가 전혀 필요하지 않을 수도 있습니다

이제, 만약 시각적 출력, 비디오 트랜스코딩 또는 많은 컴퓨팅 파워나 메모리를 요구하지 않는 유사한 용도로만 필요하다면, 처음부터 전용 GPU가 필요하지 않을 수도 있습니다. 8세대 이상의 인텔 데스크탑 CPU가 있다면, 그 통합 그래픽은 여러 4K HDR 스트림을 문제없이 처리할 수 있습니다. 또한 Quick Sync를 지원하는 iGPU가 있는 구형 인텔 CPU를 사용할 수도 있지만, 그 iGPU는 8세대 이상 프로세서에 있는 것만큼 강력하지는 않습니다.