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GPU 리소스 때문에 대학원 인턴 그만 두는 게 맞을까요?

2025.01.13

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(그냥 멍청한 학부생의 넋두리로 생각해주세요...)

안녕하세요, 올해 인공지능 대학원 입학 예정인 졸업예정생입니다.

원래 자대에서 2년 학부연구생으로 연구를 하다 타대학교로 적을 옮기게 되었습니다.

그런데 겨울방학에 잠시 다니면서 현재 옮긴 대학원에서 느낀 점이
GPU 컴퓨팅 리소스가 너무 부족하다는 것입니다.

기존 대학원 같은 경우 대학 단위에서 A100 4대 + 교수님 랩에 A100 2대에 4090 4대로 솔직히 정말 풍족하게 썼습니다.
사실 같이 있던 사람들이 인공지능 연구나 이런 것들에 엄청나게 관심을 가지고 있지 않아서 거의 반독점으로 사용했었거든요.

물론 혼자 캐리해야 하는 이슈 때문에 인생을 갈면서 코딩, 후배들 교육을 하긴 했지만, 남는 시간에는 교수님이 컴퓨팅 리소스로 개인연구도 할 수 있도록 해주셔서 정말 행복하게 연구를 했습니다.

그래서 자대대학원을 희망하다가도
앞으로 제가 대학원생을 하면 그 랩에서 하는 과제 독박 쓸 모습이 눈에 선해 결국 타대로 진학하게 되었습니다.


그런데 이렇게 온 새로운 랩을 잠시 인턴을 하면서 아쉬운 점이 너무너무 GPU 리소스가 열악하다는 점이었습니다.


컨텍을 하면서 말씀 해주셨던 GPU 리소스보다 더 부족해서 솔직히 너무너무 아쉽습니다. 이번에 (A6000 2대 + L40S 2대 + 과제하면서 받은 클라우드 GPU 자원은 X)


이러한 애로사항을 다른 분들한테 설명을 하면,

'니가 다녔던 랩이 기형적으로 GPU가 미친듯이 많았던거고, 애들 상황같은 특수상황으로 풍족하게 사용했던거지 SPK를 가도 너 정도 급으로 쓸 수 없다.'

라고 말씀들 하십니다.



제가 생각했던 연구환경이랑 너무 달라서 미칠 것 같습니다. 일반적으로 말하는 Top 대학을 가도 연구를 할 때 GPU 자원을 엄청나게 할당을 받지 못하나요?

어줍잖게 외국 논문만 보다가 똥가오만 는 걸까요?

만약 다른 대학교도 비슷비슷한 상황이고, 원래 한국 AI대학원이 이런 느낌이면
그냥 자퇴하려고 합니다.

감사합니다.

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댓글 31개

2025.01.13

2025.01.13

자퇴하는게 나을듯

대댓글 5개

2025.01.13

그냥 자퇴하는게 맘편하겠죠?

2025.01.13

ㅇㅇ 근데 해외가도 별로 다르지는 않음

2025.01.13

다름 지금 미국 유학중인데 우리 랩 만 해도 A6000 이상급은 한 20대 정도 있고 아무도 안 쓸 때는 혼자 다 쓸 수 있음

2025.01.13

해외 친구들 이야기 들어보면 UC 쪽 GPU 클러스터, 유펜쪽 GPU이런거 들으면 입이 떡 벌어지긴하더라구요. 그정도는 아니여도 좀 높게 가면 다른게 있을 줄 알았는데....
뭐 절이 싫으면 중이 떠나는게 맞는것 같네요.

2025.01.13

근데 UC 던 뭐던 요즘 트렌드에 GPU 박치기 하는 연구들은 어차피 학교에서 못해요

2025.01.13

기존 연구실에서 고마운줄 모르고 타대 진학했뿟노 ㅋㅋㅋㅋㅋ

대댓글 2개

2025.01.13

탑급 대학원 탑연구실 가도 사람수가 더 많아서 1인당 gpu는 더 부족할 거임

2025.01.13

ㄹㅇ ㅈㄴ 배은망덕 그자체엿던것 같음...

2025.01.13

최초 선택이 많이 잘못됐네요.
기존 연구실 풍족한줄을 모르고...
주워들은 예시를 UC GPU클러스터 같은걸로 들고있으니... 기준이 그러면 한국 어디를 가도 만족하지 못할 겁니다. 가오가 잔뜩 들었네요

2025.01.13

복받은줄 모르고 그러네

대댓글 1개

2025.01.13

진짜진짜 교수님은 천사고 능력도 있고 저도 많이 좋아해주셧는데, 랩실에 위에 있는 사람들한테 너무 치여서 도망가버린거긴 한데....
솔직히 아쉽다가도
2년동안 그 사람들한테 고통받았던거 생각하면 다시 돌아가고 싶지 않은 이 모순된 마음... 진짜 어렵네용

2025.01.13

좋은 연구를 할 생각을 해야지 냅다 GPU나 때려 박아서 모델 성능 개선만 시켜놓고 마치 자기가 훌륭한 연구했다고 착각하는 마인드셋부터가 이미 글렀습니다.

대댓글 4개

2025.01.13

...?

2025.01.13

그게 소위 AI 연구의 80%이상인데...

2025.01.13

이런 연구도 있고 저런 연구도 있는거지 시대 못따라오는 듯ㅋㅋㅋㅋㅋ 특히 생성모델쪽이나 언어쪽은 GPU없이 학습조차 못하고 제대로된 비교조차 못하는데 혼자 어디 고상한 연구 하는듯 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2025.01.13

시대에 뒤처지는 연구하면서 훌륭한 연구 했다고 착각하는 마인드도 문제임 ㅋㅋㅋㅋㅋ

2025.01.13

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

A100을 굴릴 수 있는 랩이 있긴 하구나 ㄷㄷ

2025.01.13

자대가 특수한 케이스고 타대 가면 그 정도가 일반적입니다.
그게 싫으면 자퇴하고 학부 마치고 취직하세요.

대댓글 1개

2025.01.13

아마 내일이나 말씀드릴것 같습니다. 자퇴하고 취직하는게 맞는 것 같네요

2025.01.13

그정도면 그래도 많이 받는거같은데...

2025.01.14

ist에 있다가 인서울로 간거?

2025.01.14

글쓴분이 기대치가 좀 높으신 건 사실이에요 그런데 그런 환경이 그리웠던 건 이해합니다

대댓글 1개

2025.01.14

참 사람 마음이 간사한것 같습니다.

2025.01.14

그보다 랩 분위기가 더 걱정이네요

2025.01.14

대학원 인공지능 랩을 가도 랩마다 교수 연구비의 차이로 컴퓨터 사양이 천차만별인데..

2025.01.15

본인도 "솔직히 정말 풍족히" 라고 표현한거보면 뭐

2025.01.15

연구하는데 GPU 리소스는 A6000 1대면 충분하다고 생각되는데 사용하는 GPU 사람이 많나요?
어떤 연구를 하시는지 모르겠지만, 아무리 그래도 GPU때문에 자퇴하는건 이해가 안됩니다. 뭔가 연구 방향에 문제가 있다고 생각이 드네요.

대댓글 1개

2025.01.16

혹시 어떤 연구를 하면 a6000×1 이 충분하다는 걸까요..? a6000 클러스터를 말하는걸까요?

2025.01.16

3090 1대로도 5%이내 저널 다수 쓸수있습니다.

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