Llm 머신 만들기 편집하기

자체 AI를 만들기 위한 준비 사항

* 여분의 서버를 이용하여 LLM machine을 만들기 위한 내용입니다.

=나만의 AI=
오픈소스 AI를 활용한다.

==용도==
사용 목적은 팀 활요에 맞췌 사용한다.

# 딥러닝, 머신러닝
# 추론 모델 - 보고서 생성
# 코딩 assistant


==AI 후보군==
오픈 소스 LLM을 사용하며, 다양한 모델 환경과 목적에 맞게 사용

# Llima 3.x - 페이스북
# Gemma - Google 소형 모델
# DeepSeek r1 - 저 resource에 적합

==서버 구성==
기존의 반납된 서버를 사용한다.

dual booting으로 기존 OS와 서버 내용은 살려두고, linux machine으로 GPU 능력을 최대한 활용한다.

(그러면, 윈도우 개발환경이 좀 그렇지 않나?)

윈도우도 고려할 것.

메인 보드에서 NVLink 지원해야 함. (미지원시 보드 교체)


===HW 구성===

'''가장 큰 이슈 사항은 POWER 부분, 1000W 이상 지원해야 함'''

'''GPU는 보통 2~3개''' - 전원 소모와 '''발열'''이 문제임

* 고려사항
GPU 쿨러 구성, PCI 슬롯 개수, GPU는 짝수 구성? (MAX에 맞추기)

전원 관리, HDD 속도 빠른 것으로 변경 고려.


* 기타 HW 구성 제안 사항
개인용 PC에서 대형 언어 모델(LLM)을 개발하기 위한 하드웨어 구성을 위한 주요 사항을 안내해 드리겠습니다. 특히, Nvidia GPU를 사용할 때 고려해야 할 요소들을 중점적으로 설명하겠습니다.

### 1. **CPU:**
- **고성능 다중 코어 프로세서**: AMD Ryzen 9 또는 Intel Core i9 시리즈를 추천합니다. 다중 코어는 학습 및 추론 작업의 병렬 처리를 지원합니다.

### 2. **GPU:**
- **Nvidia 모델**: AI 및 기계 학습에 최적화된 GPU가 필요합니다. RTX 3080, RTX 3090, 또는 최신 RTX 40 시리즈를 고려해보시면 좋습니다. 데이터 처리를 위한 CUDA 코어와 메모리가 많은 모델을 선택하세요.
- **GPU 다중 구성 가능성**: PCI 슬롯 5개가 있다면 최대 5개의 GPU를 설치할 수 있지만, 실제로는 전력 소비와 발열 관리가 가능합니다. 보통 2~3개의 GPU만 사용하는 것이 일반적인 구성이며, 각 GPU 간의 연결을 위해 NVLink를 지원하는 모델을 선택하세요.

### 3. **RAM:**
- **고용량 메모리**: 최소 32GB, 가능하면 64GB 이상의 RAM을 권장합니다. LLM 개발 시 많은 메모리를 필요로 할 수 있습니다.

### 4. **저장 장치:**
- **고속 저장소**: NVMe SSD를 기본으로 사용하고, 데이터를 저장하고 빠르게 접근할 수 있는 용량이 큰 드라이브가 필요합니다. 최소 1TB 이상, 더 많은 데이터를 다룰 경우 추가적인 HDD도 고려하세요.

### 5. **전원 공급 장치(PSU):**
- **고출력 전력 공급 장치**: GPU가 각기 많은 전력을 소모하므로, 1000W 이상의 고효율 PSU를 필요로 합니다. 다수의 GPU 사용 시 이러한 구성은 필수입니다.

### 6. **메인보드:**
- **멀티 GPU 지원 메인보드**: PCIe x16 슬롯이 여러 개 있는 고급 메인보드를 선택하세요. Nvidia의 SLI(지금은 NVLink)에 대응하는 모델인지 확인하세요.

### 7. **쿨링 시스템:**
- **효율적인 냉각 시스템**: 많은 열이 발생함으로 고성능 수냉식 쿨러 또는 다수의 팬을 활용한 공랭식 쿨러를 사용하세요.

### 8. **케이스:**
- **넓은 내부 공간**: 다수의 GPU를 설치하려면 충분한 내부 공간을 제공하는 케이스가 필요합니다. 열 배출을 위한 좋은 공기 흐름을 가지는 케이스를 선택하세요.

이러한 구성으로 기본적인 LLM 개발 환경을 갖출 수 있습니다. 하지만 특정 요구사항에 따라 더 세밀한 부품 선택이 필요할 수도 있으며, 예산에 따라 우선순위를 조정해야 할 수도 있습니다. 최신 정보는 필요하시면 관련 하드웨어의 리뷰 또는 benchmark 테스트를 참고로 하시면 좋습니다.

===HW용어===
[https://infoengineer.tistory.com/109 HW설명] 참조

* PCI 3,4,5
PCI 3 (2010) 8GT/s
PCI 4 (2017) 16GT/s  
PCI 5 (2019) 32GT/s

 보드와 GPU가 모두 지원하는 모델 필요 - RTX60 계열은 아마 PCI5? 나머지는 대부분 PCI 3/4?
 '''최소 권장 사항: PCI4'''

* DDR4, DDR5 ?
상관 없고, 용량만이 문제이다. 128GB
128GB를 확보하면(32GB*4) llama.cpp (32GB x 4)

* M.2 NVMe SSD 내장 스토리지
PCI 3/4에 달려 있음 : '''PCIe-4.0급의 NVMe SSD'''

* CPU 
AMD가 좋으나, 그냥 i9 이면 만족하자.

* 메인보드
발열! - 대응 가능한 놈

* 케이스 / 파워
파워 용량과 함께, 쿨러 고려 - 수냉식?

1000W 이상이면 안전하다.


==자동차 AI탑재 이유==
### 주요 요약

- 연구에 따르면, AI는 자동차의 안전성과 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선하며 시장 경쟁력을 강화하는 데 사용됩니다.  
- BMW와 중국 자동차 제조사들은 AI를 생산, 자율 주행, 에너지 관리 등 다양한 분야에 적용하며 각자의 강점을 활용합니다.  
- 이 주제는 기술 발전과 관련된 논쟁이 있을 수 있으며, 모든 자동차 제조사의 접근 방식은 다를 수 있습니다.  

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### 이유와 예시

AI를 자동차에 설치하여 사용하는 주요 이유는 다음과 같습니다:  

#### 안전성 향상  
AI는 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 기술을 통해 사고를 줄이고 운전자의 안전을 높입니다. 예를 들어, 적응형 크루즈 컨트롤과 자동 비상 제동은 AI를 통해 구현됩니다.  

#### 효율성 증대  
AI는 자동차 생산 과정을 최적화하여 비용을 절감하고 품질을 향상시킵니다. BMW는 AI를 활용해 공장 내 검사와 계획을 자동화하며, 중국 제조사들도 제조 효율성을 높이는 데 AI를 사용합니다.  

#### 사용자 경험 개선  
AI는 차량 내 엔터테인먼트, 음성 인식, 예측 유지보수 등을 통해 편의성을 높입니다. BMW는 AI로 차량 에너지 소비를 최적화하고, 중국 자동차는 스마트 칵핏을 통해 사용자 경험을 강화합니다.  

#### 시장 경쟁력 확보  
AI는 차별화된 기술을 제공하여 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화합니다. BMW는 AI로 혁신적인 운전 시스템을 개발하고, 중국 제조사들은 AI 칩 개발로 자율 주행 기술을 선도합니다.  

#### 구체적인 예시  
- **BMW**: 생산 효율성을 높이고, Car2X 기술로 차량과 생산 시스템 간 실시간 소통을 가능하게 하며, 에너지 관리와 예측 유지보수를 AI로 구현합니다.  
- **중국 자동차**: XPeng과 같은 제조사는 자체 AI 칩(Turing AI)을 개발해 레벨 4 자율 주행을 지원하고, DeepSeek과 같은 AI 모델을 활용해 EV 산업의 경쟁력을 강화합니다.  

자세한 내용은 아래 보고서에서 확인할 수 있습니다.  

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### 보고서: 자동차에 AI 설치 이유와 사례 분석

이 보고서는 자동차에 AI를 설치하여 사용하는 이유를 체계적으로 분석하며, 특히 BMW와 중국 자동차 제조사를 예로 들어 구체적인 사례를 탐구합니다. AI는 자동차 산업에서 안전성, 효율성, 사용자 경험, 시장 경쟁력 강화 등 다양한 측면에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 아래에서 각 이유와 관련 사례를 상세히 설명합니다.

#### AI 사용의 일반적 이유

AI는 자동차 산업 전반에 걸쳐 혁신을 가져오며, 주요 이유는 다음과 같습니다:

1. **안전성 향상**: AI는 고급 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율 주행 기술을 통해 운전자의 안전을 높입니다. 예를 들어, 적응형 크루즈 컨트롤, 자동 비상 제동, 차선 이탈 경고는 AI를 통해 실시간으로 작동하며 사고를 방지합니다. 연구에 따르면, AI 기반 안전 시스템은 운전자의 부주의를 보완하여 교통사고를 줄이는 데 기여한다고 합니다 ([AI in Automotive Industry: Benefits and Use Cases](https://appinventiv.com/blog/ai-in-automotive-industry/)).

2. **제조 및 생산 효율성**: AI는 자동차 생산 과정을 최적화하여 비용을 절감하고 품질을 향상시킵니다. 예를 들어, AI는 공장 내 로봇을 제어하여 정밀한 부품 조립을 가능하게 하고, 결함을 자동으로 탐지합니다. 이는 생산 라인의 효율성을 높이고, 유지보수 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다 ([AI in Automotive: Use Cases, Examples, and Guidelines](https://www.itransition.com/ai/automotive)).

3. **사용자 경험 개선**: AI는 차량 내 엔터테인먼트 시스템, 음성 인식, 예측 유지보수 등을 통해 사용자 편의성을 높입니다. 예를 들어, AI 기반 음성 비서는 운전자가 손을 떼지 않고도 내비게이션, 음악, 전화 등을 제어할 수 있게 합니다. 또한, 예측 유지보수는 차량의 센서 데이터를 분석하여 고장 가능성을 미리 예측하여 유지보수 시간을 절약합니다 ([Impact, Benefits & Future of AI in the Automotive Industry | Fullpath](https://www.fullpath.com/blog/the-impact-and-benefits-of-ai-in-the-automotive-industry/)).

4. **자율 주행 기술 발전**: AI는 자율 주행 차량의 핵심 기술로, 실시간 데이터를 분석하여 교통 상황, 도로 조건, 기상 정보 등을 고려한 운전을 가능하게 합니다. 이는 특히 레벨 3 이상의 자율 주행에서 중요한 역할을 하며, 운전자의 부담을 줄이고 효율성을 높입니다 ([How Is AI Changing the Auto Industry? - Knowledge at Wharton](https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-is-ai-changing-the-auto-industry/)).

5. **시장 경쟁력 확보**: AI는 차별화된 기술을 제공하여 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화합니다. 자동차 제조사들은 AI를 통해 혁신적인 기능을 추가하여 소비자의 관심을 끌고, 특히 전기차(EV) 시장에서 경쟁력을 높이고 있습니다. 이는 특히 중국과 같은 신흥 시장에서 두드러지며, AI를 통해 빠르게 기술 격차를 좁히고 있습니다 ([China’s EVs are AI-on-wheels, while European cars are still trying to get smart | Merics](https://merics.org/en/comment/chinas-evs-are-ai-wheels-while-european-cars-are-still-trying-get-smart)).

#### BMW의 AI 사용 사례

BMW는 AI를 다양한 분야에 적용하여 자동차 산업에서의 리더십을 강화하고 있습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다:

- **생산 효율성**: BMW는 AI를 활용하여 생산 과정을 최적화합니다. 예를 들어, 스파탄버그 공장에서 AI 기반 로봇은 부품 배치와 품질 검사를 자동화하여 생산 효율성을 높이고 있습니다. 이는 비용 절감과 생산 속도 향상에 기여합니다 ([How BMW uses AI to make vehicle assembly more efficient](https://www.cnbc.com/2023/07/21/how-bmw-uses-ai-to-make-vehicle-assembly-more-efficient.html)).

- **차량-생산 시스템 소통**: BMW의 Car2X 기술은 차량이 생산 라인에서 실시간으로 생산 시스템과 소통하도록 합니다. 이는 차량이 자체적으로 조립 상태를 보고하고 오류를 식별하여 생산 효율성을 높이는 데 기여합니다 ([How AI is revolutionising production](https://www.bmwgroup.com/en/news/general/2023/aiqx.html)).

- **에너지 관리**: BMW의 R&D 부서는 AI 기반 시스템을 개발하여 차량 내 에너지 소비를 최적화합니다. 이는 사용자 행동과 경로 정보를 분석하여 에너지 효율성을 높이고 CO2 배출을 줄이는 데 도움을 줍니다 ([How BMW Uses Artificial Intelligence ? | Analytics Steps](https://www.analyticssteps.com/blogs/how-bmw-uses-artificial-intelligence-ai)).

- **예측 유지보수와 사용자 경험**: BMW는 AI를 통해 차량의 센서 데이터를 분석하여 유지보수 필요 시점을 예측하고, 음성 비서와 같은 기능을 통해 사용자 경험을 개선합니다. 이는 운전자의 편의성을 높이고 차량의 수명을 연장합니다 ([Artificial Intelligence at BMW Group](https://www.bmwgroup.com/en/innovation/artificial-intelligence.html)).

#### 중국 자동차 제조사의 AI 사용 사례

중국 자동차 제조사들은 AI를 통해 빠르게 기술 격차를 좁히며 글로벌 시장에서 경쟁력을 강화하고 있습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다:

- **자율 주행 기술**: 중국 자동차 제조사들은 AI를 활용하여 자율 주행 기술을 발전시키고 있습니다. 예를 들어, XPeng은 자체 개발한 Turing AI 칩을 통해 레벨 4 자율 주행을 지원하며, 이는 글로벌 자동차 산업에서 기술 리더십을 확보하려는 전략의 일환입니다 ([Is Chinese Automaker Xpeng’s Self-developed AI Chip the Auto Industry’s DeepSeek Moment?](https://www.motortrend.com/news/xpeng-develops-ai-chip-deepseek-moment/)).

- **스마트 칵핏과 인포테인먼트**: 중국 자동차는 AI를 통해 스마트 칵핏을 구현하여 대시보드에 큰 디스플레이와 안드로이드 기반 소프트웨어를 탑재합니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고, 음성 명령과 개인화된 콘텐츠 추천을 가능하게 합니다 ([China’s EVs are AI-on-wheels, while European cars are still trying to get smart | Merics](https://merics.org/en/comment/chinas-evs-are-ai-wheels-while-european-cars-are-still-trying-get-smart)).

- **제조 및 공급망 최적화**: 중국 제조사들은 AI를 제조 과정과 공급망 관리에 통합하여 효율성을 높이고 있습니다. 이는 특히 EV 산업에서 중요한 역할을 하며, 배터리 생산과 로봇 공학과의 시너지를 창출합니다 ([China’s electric vehicle giants are betting big on humanoid robots | MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2025/02/14/1111920/chinas-electric-vehicle-giants-pivot-humanoid-robots/)).

- **AI 모델 통합**: 중국 자동차 산업은 DeepSeek과 같은 오픈소스 AI 모델을 활용하여 소비자 경험을 향상시키고 있습니다. 이는 차량의 소프트웨어 업데이트와 AI 기반 기능을 빠르게 도입할 수 있게 합니다 ([China embeds DeepSeek AI in everything from cars to police work - Rest of World](https://restofworld.org/2025/china-embeds-deepseek-ai-in-everything/)).

#### 비교 분석

다음 표는 BMW와 중국 자동차 제조사의 AI 사용 사례를 비교하여 요약한 내용입니다:

| **측면**              | **BMW**                                                                 | **중국 자동차 제조사**                                              |
|-----------------------|-------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|
| 생산 효율성           | AI로 공장 검사 자동화, Car2X로 실시간 소통                              | AI로 제조 및 공급망 최적화, 로봇 공학 통합                        |
| 자율 주행 기술        | AI 기반 자동화 운전 시스템 개발, 에너지 관리 최적화                    | 자체 AI 칩(Turing AI)로 레벨 4 자율 주행 지원, 빠른 기술 발전    |
| 사용자 경험           | 음성 비서, 예측 유지보수, 에너지 효율성 향상                          | 스마트 칵핏, AI 기반 인포테인먼트, 개인화된 콘텐츠 추천           |
| 시장 전략             | 고급 브랜드 이미지 유지, 기술 혁신 통해 글로벌 리더십 강화             | 저렴한 가격과 AI 기술로 신흥 시장 공략, 글로벌 경쟁력 확보        |

이 표는 각 제조사의 AI 사용 방식이 다르며, BMW는 고급 기술과 브랜드 이미지에, 중국 제조사는 빠른 기술 도입과 시장 확대에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다.

#### 결론

AI는 자동차 산업에서 필수적인 기술로 자리 잡았으며, BMW와 중국 자동차 제조사들은 각자의 강점을 활용하여 AI를 다양한 방식으로 적용하고 있습니다. BMW는 생산 효율성과 사용자 경험 개선에, 중국 제조사는 자율 주행과 시장 경쟁력 강화에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 자동차 산업의 미래가 AI와 깊이 연관되어 있음을 보여주며, 기술 발전과 관련된 논쟁과 도전도 계속될 것으로 보입니다.

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### 주요 인용

- [AI in Automotive Industry: Benefits and Use Cases](https://appinventiv.com/blog/ai-in-automotive-industry/)
- [AI in Automotive: Use Cases, Examples, and Guidelines](https://www.itransition.com/ai/automotive)
- [Impact, Benefits & Future of AI in the Automotive Industry | Fullpath](https://www.fullpath.com/blog/the-impact-and-benefits-of-ai-in-the-automotive-industry/)
- [How Is AI Changing the Auto Industry? - Knowledge at Wharton](https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/how-is-ai-changing-the-auto-industry/)
- [China’s EVs are AI-on-wheels, while European cars are still trying to get smart | Merics](https://merics.org/en/comment/chinas-evs-are-ai-wheels-while-european-cars-are-still-trying-get-smart)
- [How BMW uses AI to make vehicle assembly more efficient](https://www.cnbc.com/2023/07/21/how-bmw-uses-ai-to-make-vehicle-assembly-more-efficient.html)
- [How AI is revolutionising production](https://www.bmwgroup.com/en/news/general/2023/aiqx.html)
- [How BMW Uses Artificial Intelligence ? | Analytics Steps](https://www.analyticssteps.com/blogs/how-bmw-uses-artificial-intelligence-ai)
- [Artificial Intelligence at BMW Group](https://www.bmwgroup.com/en/innovation/artificial-intelligence.html)
- [Is Chinese Automaker Xpeng’s Self-developed AI Chip the Auto Industry’s DeepSeek Moment?](https://www.motortrend.com/news/xpeng-develops-ai-chip-deepseek-moment/)
- [China’s electric vehicle giants are betting big on humanoid robots | MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2025/02/14/1111920/chinas-electric-vehicle-giants-pivot-humanoid-robots/)
- [China embeds DeepSeek AI in everything from cars to police work - Rest of World](https://restofworld.org/2025/china-embeds-deepseek-ai-in-everything/)



==참조==
[https://www.superstore.co.kr/board/read.html?menu=tbl_comm_goods&mcategory=&wr_id=5062 AI용 조립PC]

[https://infoengineer.tistory.com/106 집에서 LLIMA 돌리기]

[https://llm.mlc.ai/docs/install/gpu.html#rocm 다양한 GPU 사용 환경]

[[Category: AI]]