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AI 이미지 생성용 그래픽카드 비교
왜 NVIDIA GeForce가 유리한가?
- CUDA/cuDNN 지원: 대부분의 AI 프레임워크가 NVIDIA CUDA 기반
- AI 최적화: Stable Diffusion, DALL·E 등 NVIDIA에 최적화
- 드라이버 및 생태계: 광범위한 지원과 안정적인 드라이버
전력소모가 적은 추천 NVIDIA 그래픽카드
| 모델 | TDP | VRAM | 특징 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 170W | 12GB | 전력 대비 성능 우수, 로컬 AI 작업 적합 |
| RTX 4060 Ti | 160W | 8GB | 저소음, 전력 효율 우수 |
| RTX A2000 | 70~90W | 6~12GB | 소형 PC에 적합한 워크스테이션용 |
AMD 그래픽카드는 어떨까?
| 모델 | TDP | AI 성능 | 비고 |
|---|---|---|---|
| RX 6600 | 132W | 낮음 | CUDA 미지원, AI 비추천 |
| RX 7600 | 165W | 낮음 | 게임은 적합, AI 생태계 부족 |
대안: 클라우드 GPU 서비스
- Google Colab, RunDiffusion 등: 필요한 시간만 GPU 빌려쓰기
- 전기 걱정 없음, 장비 업그레이드 필요 없음
전력 효율이 걱정된다면 RTX 3060 또는 RTX A2000이 매우 좋은 선택이 될 수 있어요. AMD는 AI 작업보다는 게임용으로 더 적합합니다.
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