당연히 rtx3090이 닌 성능일듯하다.

예상은 했지만 수치로 알려주니 좋디.

DeepSeek(딥러닝 모델) 실행 속도를 비교하려면 컴퓨팅 성능(CPU, GPU, RAM), 병렬 처리 가능 여부, 모델 최적화 상태 등을 고려해야 해.

1. 비교 대상 스펙

• M1 Mac mini (6대)

• 가격: 35만 원 × 6 = 210만 원

• CPU: Apple M1 (8코어)

• GPU: M1 내장 GPU (약 2.6 TFLOPS)

• RAM: 8GB 또는 16GB (모델에 따라 다름, 가정 필요)

• 특징: 썬더볼트 네트워크 활용 가능, 저전력

• RTX 3090 + 5900X 시스템 (1대)

• 가격: 230만 원

• CPU: Ryzen 9 5900X (12코어 24스레드)

• GPU: RTX 3090 (약 35 TFLOPS)

• RAM: 128GB

• 특징: 강력한 GPU 연산 능력, 대용량 RAM 활용 가능

2. 성능 비교

항목

M1 Mac Mini (6대)

RTX 3090 시스템

CPU 성능

M1(8코어) × 6 = 48코어

5900X (12코어 24스레드)

GPU 성능

M1 GPU (2.6TFLOPS) × 6 = 15.6 TFLOPS

RTX 3090 (35 TFLOPS)

RAM

8GB × 6 = 48GB (또는 16GB × 6 = 96GB)

128GB

병렬 처리

OpenMPI 또는 Ray로 활용 가능하지만 CPU 기반

GPU 가속 가능 (PyTorch/TensorFlow CUDA 지원)

GPU 연산 성능 차이

• M1 Mac mini의 내장 GPU는 OpenCL을 지원하지만, CUDA가 없어 PyTorch/TensorFlow의 GPU 가속을 활용할 수 없음.

• RTX 3090의 연산 능력(35TFLOPS)은 M1 6대를 합친 것보다 최소 2배 이상 빠름.

CPU 및 RAM 성능

• M1 6대를 합쳐도 5900X보다 병렬 처리 효율이 뛰어나지 않음.

• 3090 시스템은 128GB RAM을 활용할 수 있어, 메모리 부족 없이 대형 모델을 구동 가능.

3. 결론: 어떤 시스템이 더 빠를까?

• RTX 3090 + 5900X 시스템이 압도적으로 유리함.

• 이유: GPU 가속 가능(CUDA 지원), 단일 시스템으로 높은 연산 능력 발휘.

• M1 Mac 6대는 CPU 기반 분산 처리가 가능하지만, 성능 최적화가 어렵고 속도가 떨어짐.

• RAM 128GB 덕분에 대형 모델 실행에서도 유리함.

✅ 추천: RTX 3090 시스템 구매 (230만 원)

DeepSeek 같은 딥러닝 모델은 GPU 가속이 핵심이므로, CUDA 가속이 가능한 3090 시스템이 훨씬 빠름. M1 Mac 여러 대를 묶어도 3090의 성능을 따라가기 어려움.