これで入れ替ろうと思ったがメインボード価格が高過ぎた..ボード価格は 34万ウォン位..
ボードは大部分デュアル cpu サポート 40コア 80 スレッド
映像の 9,900ウォン 2個 cpuはライゼン 9 9900x cpu 性能より少し優れる.
ライゼン 9 9900x
cpu 価格を思えばシングルコア性能が重要なゲーム用みたいなのではない映像編集やサーバーやマルチコアを支援するソフトウェアを使うワークステーションヨングドルは価格的なメリットがあるようだ.
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相応しい用途
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サーバー及びデータセンター
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ウェップサーバー, データベースサーバ, 仮想マシン(VM) ホスティング
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幾多の要請を同時に処理するのに硝子
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仮想化(Virtualization) / コンテナ化環境
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VMware, KVM, Docker などで多くの OS インストンスを同時に回す場合
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クルラウドコンピュータ
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AWS, Azure みたいな所で多重使用者の作業を同時に処理
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科学/工学シミュレーション
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流体力学, 分子シミュレーション, 物理計算など高性能コンピュータ(HPC) 作業
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映像エンコード / レンダリング
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例: Blender, Adobe Media Encoder などでレンダリング時スレッドを分けて使用
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機械学習(Machine Learning) 学習環境 (ただ CPU 基盤である時)
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データ前処理, 並列計算などに活用
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分散コンパイル
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ビルドサーバーで多くのコアを活用して大規模コード早くコンパイル
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相応しくない用途
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ゲーム: 大部分のゲームは 4‾8コア位だけよく活用して, 故クロックが重要です.
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日常用 PC (ネットサーフィン, 文書作業): 80スレッドは科します. 全力だけもっと食べます.
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ウェブサーバーとファイルサーバー用途で相応しいようだ.
ホスティング費用を少し節約したらマルチメディアに係わる事業する人に良さそうだ.
トラフィックが多くてデータ使用量が多ければこれを利用することも悪くないだろう.
ところが管理費用が増加するようだ. 停電に備えるとかバックアップシステムを取り揃えなければならない.
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だね, 正確につきました.
マルチコア CPUのウェブ/ファイルサーバー用途として長所
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トラフィック処理能力優秀: 幾多の要請(HTTP, FTP など)を同時に処理可能
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マルチメディア処理可能: 映像ストリーミングサーバーやファイル変換サーバーで並列処理性能発揮
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仮想化で多重サービス構成可能: 一つの物理サーバーに多くのサービスを隔離して運営可能
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ホスティング費用節減可能: 多くのサーバーを一つで統合して装備数減らすこと
短所及び考慮事項
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管理複雑性増加
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モニタリング, アップデート, 保安パッチ管理が重要になり
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障害発生時影響範囲が大きさ (多くのサービスが一サーバーで突起のため)
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停電備え必要
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UPS(無停電電源装置) 必須
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RAID 及び周期的バックアップ体系構築必要
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NAS, 外部バックアップサーバー高麗
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発熱及び電力消費
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コア数が多ければ発熱と全力も多い → 冷却設備も考慮すると
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初期費用
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故コア CPUは相対的に高価であり, ECC メモリーやサーバー級メインボードも必要なことがある
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結論は事業者はそのままホスティング費用を支払って使うのがむしろこれよりはチープのようだ.
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直接サーバー運営は インフラ費用 + 技術的負担が大きいから, 本気に資源がたくさん必要な状況(例: 映像ストリーミング専門プラットホーム, 男網百エンドなど)ではないなら そのまま安定的なクルラウドやホスティングサービス使うのがもっとましです.
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이것으로 교체하려고 했지만 메인보드 가격이 너무 비싼..보드 가격은 34만원 정도..
보드는 대부분 듀얼 cpu 지원 40코어 80 스렛드
영상의 9,900원 2개 cpu는 라이젠 9 9900x cpu 성능 보다 조금 낫다.
라이젠 9 9900x
cpu 가격을 생각하면 싱글 코어 성능이 중요한 게임용 같은 것이 아닌 영상 편집이나 서버나 멀티 코어를 지원하는 소프트웨어를 사용하는 워크스테이션 용도르는 가격적인 메리트가 있는 것 같다.
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적합한 용도
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서버 및 데이터센터
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웹 서버, 데이터베이스 서버, 가상 머신(VM) 호스팅
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수많은 요청을 동시에 처리하는 데 유리
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가상화(Virtualization) / 컨테이너화 환경
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VMware, KVM, Docker 등에서 여러 OS 인스턴스를 동시에 돌리는 경우
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클라우드 컴퓨팅
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AWS, Azure 같은 곳에서 다중 사용자의 작업을 동시에 처리
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과학/공학 시뮬레이션
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유체역학, 분자 시뮬레이션, 물리 계산 등 고성능 컴퓨팅(HPC) 작업
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영상 인코딩 / 렌더링
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예: Blender, Adobe Media Encoder 등에서 렌더링 시 스레드를 나눠 사용
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기계 학습(Machine Learning) 학습 환경 (단 CPU 기반일 때)
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데이터 전처리, 병렬 계산 등에 활용
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분산 컴파일
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빌드 서버에서 여러 코어를 활용해 대규모 코드 빠르게 컴파일
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❌ 적합하지 않은 용도
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게임: 대부분의 게임은 4~8코어 정도만 잘 활용하고, 고클럭이 중요합니다.
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일상용 PC (웹서핑, 문서작업): 80스레드는 과합니다. 전력만 더 먹습니다.
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웹 서버와 파일 서버 용도로 적합할 것 같다.
호스팅 비용을 조금 절약한다면 멀티미디어에 관련된 사업하는 사람에게 좋을 것 같다.
트래픽이 많고 데이터 사용량이 많다면 이것을 이용하는 것도 나쁘지 않을 것이다.
그렇지만 관리 비용이 증가할 것 같다. 정전에 대비하거나 백업 시스템을 갖춰야 한다.
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네, 정확하게 짚으셨어요. 👇
✅ 멀티코어 CPU의 웹/파일 서버 용도로서 장점
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트래픽 처리 능력 우수: 수많은 요청(HTTP, FTP 등)을 동시에 처리 가능
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멀티미디어 처리 가능: 영상 스트리밍 서버나 파일 변환 서버에서 병렬 처리 성능 발휘
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가상화로 다중 서비스 구성 가능: 하나의 물리 서버에 여러 서비스를 격리해 운영 가능
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호스팅 비용 절감 가능: 여러 서버를 하나로 통합해 장비 수 줄이기
⚠️ 단점 및 고려사항
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관리 복잡성 증가
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모니터링, 업데이트, 보안 패치 관리가 중요해짐
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장애 발생 시 영향 범위가 큼 (여러 서비스가 한 서버에서 돌기 때문)
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정전 대비 필요
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UPS(무정전 전원장치) 필수
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RAID 및 주기적 백업 체계 구축 필요
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NAS, 외부 백업 서버 고려
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발열 및 전력 소비
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코어 수가 많으면 발열과 전력도 많음 → 냉각 설비도 고려해야
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초기 비용
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고코어 CPU는 상대적으로 고가이며, ECC 메모리나 서버급 메인보드도 필요할 수 있음
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결론은 사업자는 그냥 호스팅 비용을 지불하고 사용하는 것이 오히려 이것 보다는 저렴할 것 같다.
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직접 서버 운영은 인프라 비용 + 기술적 부담이 크기 때문에, 진짜로 자원이 많이 필요한 상황(예: 영상 스트리밍 전문 플랫폼, 사내망 백엔드 등)이 아니라면 그냥 안정적인 클라우드나 호스팅 서비스 쓰는 게 더 낫습니다.
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