참고팁Reddit
8x3090 구성, 로컬 LLM 학습용 홈 서버 구축 사례
고사양 GPU 8대를 활용한 로컬 LLM 환경 구축 사례. 전력 구성 및 냉각 설계 등 실무적인 로컬 셋업 참고 가능.
요약
한 사용자가 8개의 NVIDIA GeForce RTX 3090(Gigabyte Gaming OC) GPU를 장착한 로컬 AI 학습용 커스텀 워크스테이션을 구축했다. 메인보드는 Romed8-2t를 사용했으며, 2개를 제외한 나머지 GPU는 PCIe 4.0 x16 대역폭을 온전히 지원하고 공유 슬롯의 2개는 x8 대역폭으로 작동한다. 좁은 공간 문제로 인해 수랭식 쿨링 시스템을 채택했으며, 안정적인 전력 공급을 위해 AX1600i와 HX1500i 파워 서플라이 2개를 구성했다. 각 GPU의 전력 제한은 270W로 설정되었으며, 알리익스프레스에서 구매한 PCIe 4.0 라이저 케이블을 사용하여 연결했다. 사용자는 2026년 초 가격이 급등하기 전 GPU를 개당 평균 600~700 파운드에 확보했다고 밝혔다.
AI가 원문을 요약한 내용으로, 부정확할 수 있습니다.
원문 제목 Ai Rig finally done and stable, perfect winter heater
원문 보기 ↗