맥북 프로 M3 MAX 개인 AI 딥러닝 유일한 선택지

AI가 점점 더 우리 삶에 밀접하게 들어오고 있습니다. 개인적으로 변화가 가장 크게 느껴지는 건 생활을 단순하게 편리해 진다는 개념이 아니라 생산 콘텐츠로 활용성이 기하급수적으로 증가하고 있는 느낌입니다. 챗GPT 등장이후 자연어로 코딩이 가능 해졌고요, 그 결과 AI 딥러닝 콘텐츠에 접근 할 수 있는 허들이 크게 낮아졌습니다. 물론 아직도 전공자와 비전공자의 차이는 굉장히 크지만 우리가 코딩 자체를 넘기 위해서 들여야 했던 시간을 생각해본다면 이건 정말 혁명 수준이죠. 이번 글에서는 AI 시대 초입에 폭발하고 있는 딥러닝 콘텐츠들의 소개와 아주 저렴한 컴퓨터가 된 500만원(?) 맥북 프로의 미친 가성비를 소개합니다.

맥북 프로 M3 MAX 개인 AI 딥러닝


AI 딥러닝 콘텐츠 무한한 확장과 가능성

AI 딥러닝은 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하기 위해 심층 신경망을 사용하는 기술입니다. 이는 컴퓨터가 이미지, 소리, 텍스트 등의 데이터에서 스스로 학습하여 인간과 유사한 결정을 내릴 수 있게 해줍니다. 4년전 오픈AI에서 공개한 딥러닝 콘텐츠입니다. 영상 속에는 총 4개의 딥러닝 봇이 존재하고요. 2명의 탈출 봇에게는 ‘미로를 탈출하라’는 규칙을, 2명의 술래 봇에게는 ‘탈출 봇을 찾아라’라는 간단한 규칙 2개를 주입했습니다. 이후 AI들이 딥러닝을 통해 학습하는 모습이 보이고요. 술래에게 잡히고 다시 게임이 시작할 때마다 다양한 지형지물을 이용하고 한명이 희생하는 동안 다른 한명이 탈출을 시도하는 등 탈출 전략이 복잡해지는 과정을 볼 수 있습니다. 이에따라 술래의 탈출 검거 방식 역시 훨씬 정교해지고요.


4년전에 세계 최고의 AI 기업에서 가능한 콘텐츠를 이제 집에서 혼자 만든다?

4년전에 AI 딥러닝은 적어도 기업단위에서 가능한 일이었습니다. 하지만 이제는 개인이 펄스널 컴퓨터로 딥러닝 콘텐츠를 만드는 시대가 됐습니다. 아래는 2024년 2월에 업로드 된 영상인데요. 토지, 토양, 나무, 햇빛 등 복잡한 자연환경의 조건을 입력하고 500년동안 자연이 어떻게 변화하는지 보여줍니다. 이런 콘텐츠는 물론 인터넷에서 ‘인류가 살아진 지구의 미래 500년 후’ 같은 짤방 이미지로 20년 전에도 꽤 많이 봤었는데요. 달라진 것은 아래 영상은 AI가 딥러닝을 통해 환경을 학습하여 변화값을 도출한다는 점입니다. 즉, 인간의 단순한 상상이 아니라 시간 경과에 따라 수억개의 변수값이 작용하기 때문에 매번 결과가 달라질 수 있는 시뮬레이션인 셈입니다. 4년전만 해도 조단위의 투자를 받은 AI 기업이 가능했던 일을 이제는 집에서 개인이 컴퓨터를 가지고 할 수 있는 셈이죠.


AI 딥러닝 그래서 얼마면 되는데?

챗GPT도 펄스널 컴퓨터에서 돌리는게 이론상 가능합니다. 그 이론이 조금 비싸서 문제인데요. 챗GPT는 AI 챗봇 기반 프로그램이죠. 기본적으로 질문을 하면 수십억개의 연산작용을 통해 답변을 출력하는 형태입니다. 당연히 이 대답의 퀄리티를 올려주는 데 핵심은 딥러닝 기술이고요, AI챗봇프로그램은 챗GPT나 구글의 바드처럼 빅테크 기업만 가지고 있진 않죠. 국내 기업으로는 네이버가 출시한 클로버가 있고, 개인 역시 자신이 서버를 돌릴 수 있다면 사설 GPT를 출시 할 수 있습니다.

​실제로 미스트랄 AI 회사가 출시한 Mixtral 8x7B 그예가 될 수 있습니다. Mixtral 8x7B는 무료고요 챗GPT4와 같이 MoE아키텍쳐를 사용한 거대 오픈소스 언어모델입니다. 기본적으로 GPT4와 동일하게 여러 분야에서 LLM모델을 사용하도록 설계되어 성능이 매우 뛰어난데요. 70억개의 매개 변수를 가진 8개의 모델로 구성되어있어 답변 결과 AI벤치 마크 점수에서 챗GPT 3.5와 유사한 점수를 기록하기도 했습니다.


그럼 개인이 Mixtral 8x7B를 구동하기 위해서는 얼마가 필요할까요?

Mixtral 8x7B의 권장 사양은 Nvidia Tesla A100 160GB필요 합니다. A100 1대 가격이 약 3천만원이니 두 개를 하면 GPU에만 6천만원이 필요한 것이죠. 4년전 대비 엄청나게 가격이 싸진 것이지만 분명 개인이 접근하기에는 현실성 없는 가격대이긴 합니다. 딥러닝을 업으로 삼는 전문 개발자라고 할지라도 6천만원을 투자하시는 분은 흔치 않을 것 같습니다.

nvidia a100 80gb


맥북 프로 M3 MAX 구매하면 일단 5300만원 아끼는 노트북

그럼 인류의 기술적 한계를 항상 돌파하는 애플 실리콘으로 돌려보면 어떨까요? 아래는 M3 MAX 프로 128g로 Mixtral 8x7B돌린 실험 영상입니다. 그리고 정말 놀랍게도 M3 MAX 프로 128g가 엔비디아 A100 80GB버전 2장에 준하는 성능을 보여주고 있습니다. 물론 속도나 실제 서버 적용에 있어서는 NVIDA GPU가 이점이 있는데요, 두 제품의 가격차이를 생각해본다면 실로 놀라운 성능입니다. 이는 애플 실리콘 맥이 설계 부터 AI딥러닝에 친숙하기 때문인데요. 맥 M3 칩은 통합 메모리 아기텍쳐이기 때문에 GPU역시 거대한 메인 메모리에 그대로 접근 가능한 구조라서 개인용 컴퓨터로는 믿기지 않을 만큼 높은 딥러닝 성능을 보여주고 있습니다.


맥북 프로 M3 MAX 딥러닝 콘텐츠 구매가이드

맥북 프로 M3 MAX의 용도는 정말 다양합니다. 콘텐츠 생산, 개발자 카테고리의 가장 프로를 위한 랩탑인 만큼 영상 편집, 서버 활용, 코딩, 아키텍처 작업 등 정말 다양한 작업에 활용되는데요. 여기에 최근 퍼스널 딥러닝 컴퓨터라는 정말 불가능할 것이라고 생각한 카테고리가 하나 더 추가 됐습니다. 때문에 딥러닝을 위한 옵션선택은 많이 달라질 수 있는데요.

딥러닝 콘텐츠를 생각하고 구매하신다고 해도 많은 분들이 챗GPT같은 챗봇을 만들 목적은 없을 것 같아요. 무엇보다 효용성이 없고요, 펄스널은 만들어봤자 월 2만원내는 챗GPT 4.0를 따라갈 수는 없으니까요. 따라서 위에 업로드 된 개인 딥러닝 콘텐츠 목적이라면 아래 모델이 가장 가성비로 추천드립니다. 애플 실리콘은 램 용량과 SSD 용량을 공유하도록 설계되어서 같은 돈이면 SSD 용량을 올리는 게 훨씬 가성비가 좋습니다. 아래 링크에서 해당 모델이 10% 할인 중이라서 가격으로는 무려 30만원 넘게 할인 중이니 구매 고려 중이신분들은 도움되시면 좋겠습니다.

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