프로그램을 ssd에 깔아서 빨리돌리고 자료는 hdd에 저장하는거 아닌가요? hdd에 저장되있는 파일은 어찌 돌아가는지는 모르겠네요.  위에 컴퓨터 사실꺼면 옵테인 모듈 끼시는건 어떠세요? 시피유는 지원하는거 같고 보드나 m2 포트인가 있는지,델에 물어본 다음에요.

옵테인 모듈...이 뭘까요 ^^:;; 그 인텔에서 나온... 똑같이 m.2 슬롯에 PCIe m.2 ssd나 옵테인 넣을수 있는것처럼 써있는거 같던데, 그 용도를 모르겠네요

간단히 말하면 옵테인 메모리는 SSD로 하드디스크를 캐쉬하는 개념이라고 보시면 됩니다. M2 SSD 속도로 하드를 쓰실 수 있는 방법이죠.

헉...? 획기적인데요... 그런데 그럼 드라이브 자체는 하드디스크인데, 부팅에서의 속도향상은 기대하기 어려운 건 아닌지... 부팅후 프로그램 제어에서만 효과를 보게 되는거 아닐까요

부팅할수록 속도가 빨라진다네요;;

옵테인 메모리 체험기
인텔은 최근 미국 캘리포니아 주 폴섬 캠퍼스에서 열린 기자 간담회에서 취재진에게 옵테인 메모리를 직접 사용해보도록 했다. 다만 사진이나 스크린샷은 허용되지 않았고 인텔 직원들이 바짝 붙어서 감독하는 통제된 환경이었다.

2.5인치 하드 드라이브가 탑재된 윈도우 10 NUC PC를 부팅하고 GIMP 사진 편집기를 실행해서 로드되기까지의 총 시간을 확인했다. 그 다음 NUC를 끄고 32GB 인텔 옵테인 메모리 드라이브를 NUC의 M.2 슬롯에 장착했다. 다시 윈도우를 부팅하고 GIMP를 실행했다. 이후 NUC를 끄고 다시 윈도우를 부팅했다.

이 과정을 계속 반복했다. 작업이 거듭될수록 실행 속도는 빨라졌다. 예를 들어 GIMP 로드 시간은 처음 14초에서 8초로 줄었고, 옵테인 메모리에 작업이 캐시된 후에는 3~4초로 단축됐다.

원문보기: 
http://www.itworld.co.kr/news/104121#csidx9db51e8ee00d1ddb5fbce84da97ead5 

획기적이기라보다..예전에 비슷한 터보 메모리라고 있었는데 비슷한것입니다..근데 하드를 보완해주는 기술이고 SSD가격이 많이 저렴해진 이유로 가성비도 떨어지는 만큼 M.2 PCIE SSD를 사시는게 훨 낫습니다.

이게 이전 기술과 다른 점은 SSD같은 비휘발성 저장장치를 이용해 하드를 캐슁하는 점이죠. 옵테인 메모리 자체가 SSD입니다. 전원을 꺼도 캐슁데이터가 그대로 남아있기 때문에 재부팅시 동일한 데이터를 액세스하는 경우 다시 하드를 액세스할 필요가 없고요. 그리고 옵테인의 가성비는 대용량 하드와 결합할 때 나옵니다. 1테라 2테라 SSD는 아직 비싸거든요.

사실 저 옵테인 메모리가 현 제 상황에 잘맡기는 한거같네요... 속도만 충분히 ssd 만큼 나온다면...왜냐면 저 구성이 이미 hdd 2tb에 운영체제가 박혀서 나오는 거라서요.. 혹시 정신개조 님은 직접 속도차이를 체감해보셨는지 여쭤봅니다

작년에 출시된 1세대는 부팅디스크만 부스트 했었는데 올해 초에 업그레이된 소프트웨어를 통해 D드라이브같은 데이터 드라이브도 부스트합니다. 모든 경우 캐슁하는 사이즈가 옵테인 사이즈를 넘어가지 않는 이상 그냥 M2 SSD를 쓰시는거라고 보시면 됩니다. 옵데인에 캐슁이 되어있으니 하드에는 아예 액세스를 안하게 됩니다. 그러니 옵테인 용량이 크면 클수록 좋겠죠. 다만 가격은 올라가죠 ㅎㅎ

가격대는 괜찮을겁니다. 어차피 요즘은 가격이 조립하는거보다 완제품이 나은 시기지요 (윈도우 때문에요)

SSD는 슬롯만 있으면 넣을 수 있습니다. 다만 SSD도 속도차가 있지요. 변경은 어렵지 않습니다. 요즘 윈도우 라이센스는 보드/CPU 종속이라서 따로 걱정하지 않아도 되고요. 문제는 오히려 다른 부분인데, 자기가 부품을 사서 달면 워런티도 날아갑니다. 그럴바에는 그냥 커스텀 제작을 구입하시는 방법도 있고요

위에도 말했지만 SSD도 속도차가 나지요. 요즘 pci-e 슬롯형이 빠른게 많지요. 

레지스터리만 조절해서 설치 위치나 저장 위치만 바꾸셔도 됩니다

.. 참고로 저는 제 성격탓에 그냥 조립이 좋아요. 조립하는데 시간도 얼마 안 걸리고, 부품도 자기가 원하는걸 선택할 수 있으니까요.

오... 워런티 날아가는거 크네요;; 추가 disk 설치만으로도 그렇게 되나 보네요... SSD 속도차가 significant하지 않으면 sata방식으로 사려고요.. 감사합니다

이전에는 뒷면에 테이프 같은게 있어서 케이스 벗기면 워런티 날아간다는 문구가 있았지요

https://www.dell.com/community/Customer-Care/Dell-Laptop-warranty-after-3rd-party-SSD-upgrade/td-p/5180712

랩탑의 경우는 SSD업그레이드시 다른부품에 관한 워런티는 다 유지되는것 같은데, 데스크탑은 다른가요?

다 다르더라고요. 

노트북 사양으로 봐서는 느리지 않을듯한데요.. 데스크탑과 차이점은 노트북은 발열로 인하여 스로틀링이 걸려 제 클럭을 다 발휘하지 못할수 있습니다. 그리고 matlab 프로그램이 gpu연산을 사용하는 프로그램이라면 그래픽 카드를 좋은것을 사용하시고 cpu연산을 사용하는거라면 고클럭cpu, 다중코어을 지원한다면 코어가 많은것을 사용해야 효과가 있습니다.  1030은내장보다 약간 좋은 거라 gpu연산이 필요없으면 상관없습니다

보신 델 랩탑 정도면 코딩용으로는 차고 넘칠텐데요. GPU쓰시는 계산이 아니면 데스크탑으로 넘어갈 때 컴퓨팅 파워 차이는 캐쉬용량에서 오는 차이밖에 없을겁니다. GPU제외하고 언급하신 목적의 컴퓨팅 파워에 영향을 주는 요소는 CPU, 캐쉬, RAM, 저장장치 정도거든요. 얼마나 많이 체감하실 수 있을지 모르겠네요. 아.. RAM 스펙이 차이가 날 수도 있겠네요.

아... 그런가요.. 제가 데탑 보기 시작한 이유는, 동일 코드를 제컴에서 돌리는거랑 학교 cluster 서버에서 돌리는게 좀 많이 차이나서 그런거였는데요

막상 오피스 친구에게 물어보면, 본인 데탑이 그거보다 빠르다고 하더라고요...

c 언어를 리눅스에서 돌려서 윈도우 비주얼스튜디오에서 돌리는거보다 빠를 뿐이었던 걸까...

아.. 갑자기 댓글에 컴자체가 속도가 느리지 않다는 이야기를 들으니, IDE 컴파일러인 Visual Studio에서 돌려서 그런거 아닌가 싶네요... 이걸 리눅스처럼 명령어 쳐서 컴파일후 실행시키는 거를 찾아봐야겠네요... 일단 컴사는건 그걸 확인해본뒤에;;

Matlab 비쥬얼스튜디오 돌리기엔 충분한 스팩같아요. 얘들은 gpu 안쓰는걸로 아는데, 그럼 현 랩탑에서도 날아다닐 것 같은데 느리시다니...

하드웨어 문제라기 보간 소프트웨어일 가능성이 있어요. 델 랩탑들이 자질구래한 지네 소프트웨어 왕창 깔아져있는데 얘들이 좀 구질구질하더군요. 

일단 윈도10 클린 인스톨 (하드 포맷 후 윈도, 드라이버, 업데이트만딱 설치) 후에 한번 사용해보세요. 

사용하던 델, 레노버 다 클린 인스톨후에 눈에 띄게 빨라졌습니다. 

그러게요... 6700HQ시면 맷랩 정도는 씹어먹어야 정상인데요...

컴터 자체를 최적화해보시던가

Factory Default로 돌려보시는 것은 어떻세요?

갠적으로 원하시는 용도로 업그레이드 하는 것은 조금 돈이 아까워보입니다.

저도 묻어가는 질문 하나 드려도 될지요?
얼마전에 다른 분께서 비슷한 질문에 대한 답변으로 AWS 잠시 대여해서 사용해도 속도개선 효과를 볼 수 있다고 조언을 주셨던 것 같습니다. 저도 알아보려고 하다가 계속 못 알아보고 있는데요. 혹시 원글님께서도 아마존 AWS 같은 곳을 이용하시는 방법도 찾아 보셨는지요?

저도 조만간 단순(?)하지만 시간이 소요되는 Python 돌려야 되어서 알아보고 있거든요. 저도 알게되면 답변 드리겠습니다.

컴퓨터쪽 전문가는 아니지만, 일때문에 슈퍼컴퓨터 원격으로 많이 써봤는데요. 슈퍼컴퓨터라는게 보니까 프로세서를 진짜 여러개 동시에 돌릴수 있어서 빠르다는거지, 결국 싱글코어로 잡을 걸어버리면 집에있는 컴퓨터랑 속도가 비슷하더라고요. 싱글코어 스피드는 크게 차이 없는듯합니다. 최대치로 쓸수있는 램 크기도 비슷하고요. 단순하지만 시간이 소요되면..  (그 걸리는 시간동안 생성되는 데이터들이 램에 저장되나요?디스크에 기록되나요?) 디스크 기록되는거면, 그냥 돌아다니는 랩탑 하나 잡아서 일 돌려놓고 며칠 놔둬놓는게 오히려 속 편할수도 있을거같네요. 파이썬 돌리는게 프로세서 몇개까지 맥스로 쓸수있는지 확인해보시고, 그거 맞춰서 cpuboss 이런데서 속도 비교해보세요. 단순한 작업이라는거 보니 굳이 슈퍼컴퓨터 힘을 빌릴 필요는 없을거 같아서요.

예, 감사합니다.

주로 하게 될 것은 문자열 비교 연산이고요, 대용량 문서를 디스크에서 불러와서 비교(워드 카운팅)하는 것인데요, input 화일은 일단 큰 화일 몇 개로 합쳐 놓기는 하였습니다.

그러면 집에 있는 컴퓨터에 몇 개로 우선 나누어서 실행해 보는 것으로 해보겠습니다.

역시 마모에 여쭈어보길 잘 했네요. ^^ 친절한 설명 감사드립니다.  

그렇군요... 저도 지금 댓글보고 Amazon EC2 무료버전좀 봤는데, 괜찮은 네트워크 컴에다 물리려면 가격이 많이 나갈거 같더라고요.. 그런데다가 윗분꼐서 말씀하신 내용을 더하니 그냥 데탑이 맞겠다 싶네요;

잘 몰라서 그런데 비주얼 스튜디오, 맷랩이 CUDA-enabled인가요? 둘 다 안 써서 잘 모르지만.. 전 빌드에 GPU를 써본 적이 없어서.. 

그리고 연구실에서 델 데스크톱 몇 대 사서 써봤는데 걔네가 케이스 자체를 자기 구성에 맞춰서 만드는지 하드 하나 추가로 끼워넣기도 어렵더라구요. 

참 혹시 투자하실 생각이 있으시면 NVMe SSD 달아보시는 것도 좋을 듯 해요. 저번에 어떤 이유로 달아서 써 볼 일이 있었는데 SATA SSD보다 5~6배는 빠르더라구요. 

감사합니다. 저 데탑사면 512gb samsung PCIe NVME M.2 SSD를 달아주려고요

Gpu 안쓰시고 단순반복연산이라면 데탑이 확실히 빨라요. Parfor 연산이면 저 데탑이 빠른 연산속도에 6코어라 현랩탑보다 꽤 빠를것 같아요. 문제는 저의 경우 용량이 큰 데이터를 계속 부르고 저장하는 작업이 포함되다보니 랩 16기가 이상에 nvme 큰 용량까지 붙여야 좋더라구요. 어떤 코딩인지 연산인지에 따라 체감속도가 많이 달라질 것 같아요. 

그렇군요.. 제 케이스인거 같아요.. 단순반복연산. size가 큰 loop을 돌리는거라서... 위에분들이 현컴도 빠를텐데 하셔서 고민스러웠는데 다른 의견 주셔서 감사합니다..

그러시군요ㅇㅇ 데이터 때문에라도 optane이나 부팅용ssd로는 아쉬울 것 같네요. 페러럴컴퓨팅이면 그냥 속도 좀 낮아도 코어 많으면 좋은 것 같아요. 서버쓰는 느낌이죠. 학교 전기쓰고 같은 작업 랩전용으로만 쓰시면 ryzen 16 core 32 thread는 어떠신지 ㅡ.ㅡ 물론 저는 호환성이나 안정성에 대해 무지하여 못샀습니다만ㅎㅎ 스펙으로 따지면 저런 작업으로는 딱 일것 같더라구요.

저는 코딩은 안하지만 동일사양 데탑과 넷탑이면 데탑이 두세배정도 빠른 느낌이더라고요.

요즈음 넷탑의 경우는 온도에 따라 속도 조절하는것도 좀 싫고요.