1060 6기가 와 rx570 4기가 성능 비교

GTX 1060 6GB와 RX 570 4GB는 비슷한 세대(2016~2017년 출시)의 그래픽카드이며, 중급 게이밍 그래픽카드로 많이 비교되는 모델입니다.

하지만 전반적인 성능과 효율 면에서 차이가 있습니다.

🎯 1. 기본 사양 비교

항목 GTX 1060 6GB RX 570 4GB
아키텍처 Pascal (16nm) Polaris (14nm)
VRAM GDDR5 6GB GDDR5 4GB
쿠다코어/스트림프로세서 1280 CUDA 2048 Stream
TDP (전력소모) 120W 150W~180W
드라이버 최적화 매우 안정적 (엔비디아) 다소 불안정 (특히 구버전 윈도우)
출시가격 더 비쌈 더 저렴했음

📊 2. 실제 게임 성능 (FHD, 1080p 기준)

게임 GTX 1060 6GB (FPS) RX 570 4GB (FPS)
GTA V 80~90 70~80
PUBG 70~75 55~60
Fortnite 100+ 80~90
Shadow of the Tomb Raider 60 50
Apex Legends 90 70~75
Cyberpunk 2077 (Low) 45~50 35~40

➡ GTX 1060 6GB가 전반적으로 10~25% 정도 더 높은 성능을 보여줍니다.

🧠 3. 추가 차이점 요약

항목 GTX 1060 6GB RX 570 4GB
발열 더 낮음 (조용함) 발열 더 많고 팬 소음 큼
전력 효율 더 좋음 더 나쁨
VRAM 용량 6GB → 더 여유 있음 4GB → 최신 게임에서 부족함
드라이버 호환성 우수 (엔비디아) 간혹 충돌 있음 (특히 듀얼 GPU 시)
DLSS/엔비디아 기능 없음 (1060은 지원 안함) 없음

📌 결론

상황 추천
게임 성능 기준 ✅ GTX 1060 6GB 우세 (전반적으로 15~25% 향상)
발열/소음/전력 ✅ GTX 1060
가성비 중고라면 RX 570이 조금 더 쌈
VRAM 중요 (4K 텍스처, 모드 등) ✅ GTX 1060 (6GB)
드라이버 안정성, 궁합 ✅ GTX 1060 단독 사용 권장

📌 요약 한줄

👉 GTX 1060 6GB가 RX 570 4GB보다 전반적으로 더 나은 성능, 전력 효율, VRAM 여유를 제공합니다.

GTX 1660 슈퍼와 GTX 1060 6G 모델 극대화 방법

GTX 1660 Super와 GTX 1060 6GB는 **동일한 NVIDIA 아키텍처 계열(Pascal vs Turing)**로서, 같은 시스템에 함께 설치해도 충돌 없이 운용이 가능하고, 효율적으로 병렬 활용할 수 있습니다.
단, SLI는 지원되지 않기 때문에, 두 GPU를 각기 다른 작업에 할당하는 방식으로 극대화해야 합니다.

✅ 시스템에 1660 Super + 1060 6GB를 함께 설치했을 때 극대화 방법

🎯 1. 목적: 게임 성능 극대화

게임 전용 GPU로는 1660 Super 사용 → 이쪽이 성능이 더 뛰어납니다.

1060은 백그라운드 작업 또는 다른 디스플레이 출력용으로 활용

게임 내 그래픽 설정에서 GPU 선택 불가한 경우, 디스플레이를 1660 Super에 연결하세요.

🔧 설정 팁:

디스플레이 케이블(HDMI, DP)을 1660 Super에 연결

NVIDIA 제어판 → 기본 GPU 확인 및 설정

1060은 보조 작업에 활용 (예: YouTube 영상, OBS 인코딩, 가벼운 작업)

🧠 2. 목적: 멀티 GPU를 활용한 작업 (예: 인코딩, 머신러닝, 채굴)
GPU 1: 1660 Super → 메인 작업 (게임, 렌더링)

GPU 2: 1060 → 보조 작업 (인코딩, 채굴, 서브 렌더링)

예시:

OBS 인코딩: OBS에서 NVIDIA NVENC (GTX 1060) 선택해, 게임을 1660으로 돌리고 인코딩은 1060으로

채굴: 둘 다 동시에 가능하며, 프로그램에서 각각 GPU 선택 가능

Blender: Cycles 렌더링 시 두 GPU 병행 사용 가능

🔧 설정 팁:

OBS Studio → 고급 → 출력 → 인코더 GPU 선택

Blender → Edit → Preferences → System → CUDA 선택

🖥️ 3. 목적: 멀티 모니터 / 멀티태스킹

두 GPU 모두에 모니터 연결 가능

예:

1660 Super: 게임용 주 모니터

1060: 웹 브라우저, 스트리밍, 문서 등 부가 작업용

윈도우 설정 → 디스플레이 → 각 GPU에 연결된 화면 설정

🔧 4. 드라이버 및 전력 관리

드라이버: 두 GPU 모두 NVIDIA이므로 하나의 드라이버로 통합 관리 가능

전원: 500~600W 이상 파워서플라이 권장

발열 관리: 내부 공기 흐름 확보, 써멀 관리 중요

📊 참고: GTX 1660 Super vs GTX 1060 6GB 성능 차이
항목 GTX 1660 Super GTX 1060 6GB
쿠다코어 1408 1280
VRAM GDDR6 6GB GDDR5 6GB
대략 성능 20~30% ↑ 기준

성능이 1660 Super 쪽이 확실히 더 좋습니다. 게임/메인작업은 무조건 1660 Super에!

🔚 결론: 어떤 방식이든 가능

목적 사용 방식
게임 1660 Super로 전담, 1060은 보조
멀티 작업 각각 다른 작업에 병렬 활용
OBS/인코딩 게임은 1660, 인코딩은 1060
멀티 모니터 각각 GPU에 모니터 연결
드라이버 NVIDIA 통합 드라이버 OK

한 컴에 GTX 1660 Super 6GB (엔비디아 그래픽카드) RX 570 4GB (AMD 그래픽카드) 두개 설치 되어 있음

AMD Ryzen 5 5600 (6코어 12스레드 CPU)
GTX 1660 Super 6GB (엔비디아 그래픽카드)
RX 570 4GB (AMD 그래픽카드)
한 컴에 같이 설치 되어 있다. 극대화 하려면 어떻게 해야 하는가?

✅ 목적별 극대화 방안

🎮 1. 게임 또는 GPU 렌더링 성능 극대화

하나의 GPU만 사용하는 것이 가장 효율적입니다.

일반적으로 GTX 1660 Super가 RX 570보다 더 빠르므로, 게임이나 렌더링은 1660 Super에 집중합니다.

RX 570은 제거하거나 보조 용도로 설정하세요 (예: 스트리밍용 GPU 인코딩 등).

BIOS나 윈도우에서 부팅 GPU를 명확히 설정하고, 드라이버는 NVIDIA만 설치하세요.

👉 이 경우 RX 570을 제거하는 것이 더 나은 선택일 수 있습니다.

🧠 2. 멀티 GPU를 활용한 작업 (예: 채굴, 머신러닝, 병렬 처리)

Windows에서는 서로 다른 제조사의 GPU를 병렬로 활용하는 일이 어렵습니다.

그러나 특정 작업 (예: mining, 가벼운 병렬 연산, GPU passthrough) 용도로는 가능합니다.

각각 다른 작업에 할당:

GTX 1660 Super: 렌더링, 인코딩, 게임

RX 570: 채굴, 보조 인코딩, 서브모니터 출력

예: OBS Studio → GTX는 게임, RX는 인코딩 할당

🖥️ 3. 멀티 모니터 환경

두 GPU 모두에 모니터 연결 가능

윈도우 설정 → 디스플레이에서 각각의 디스플레이 설정 가능

단, 성능은 GPU 간 드라이버 간섭 때문에 약간 손해를 볼 수 있음

🧰 4. 최적화 팁

NVIDIA 및 AMD 드라이버를 충돌 없이 설치

항상 NVIDIA → AMD 순서로 설치

DDU (Display Driver Uninstaller)로 이전 드라이버 제거

부팅 우선 GPU 설정 (BIOS) → 1660 Super

전력 및 발열 관리

두 GPU 모두 설치 시 전력 소모가 큼

파워서플라이가 600W 이상 권장

작업관리자 → GPU 사용량 확인

각 GPU가 어떤 작업을 하고 있는지 확인 가능

🔍 결론 (요약)
목적 권장 구성
게임 성능 GTX 1660 Super 단독 사용, RX 570 제거
멀티 작업 (채굴, 렌더링 등) GTX: 렌더링, RX: 채굴 또는 부가 작업
멀티 모니터 두 GPU에 각각 모니터 연결 가능
드라이버 관리 충돌 최소화 위해 DDU 사용 및 설치 순서 조심

Jules Google 소개

Jules Google: 디지털 혁신과 윤리적 인공지능을 이끄는 선구자
1. 서문
21세기는 기술 혁명의 시대다. 그 중심에는 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 등 첨단 기술이 있다. 이러한 기술의 발전을 이끄는 수많은 인물들 중, Jules Google은 독보적인 존재로 평가받는다. 그는 기술자이자 철학자이며, 창업가이자 사회적 혁신가이다. 특히 인공지능과 윤리의 접점에서 활동하며, 인간 중심의 기술 발전을 강조하는 그의 비전은 오늘날의 디지털 사회에 깊은 영향을 미치고 있다.

본 글에서는 Jules Google의 생애와 업적, 그가 이끈 기술적 혁신, 그리고 그의 철학이 현대 사회에 미친 영향에 대해 조망하고자 한다.

2. 생애와 배경
Jules Google은 1985년 프랑스 파리 근교에서 태어났다. 어린 시절부터 수학과 컴퓨터 과학에 남다른 재능을 보였으며, 18세에 프랑스 최고 명문 공과대학교인 **에콜 폴리테크닉(Ecole Polytechnique)**에 입학했다. 이후 미국으로 유학을 떠나 MIT에서 인공지능과 윤리학을 복수 전공하며 박사 학위를 취득했다.

그는 학문적 재능뿐 아니라 철학적 성찰에도 깊은 관심을 가졌다. 대학 시절부터 “기술은 인간을 위한 것이어야 한다”는 신념을 가졌고, 이는 이후 그의 모든 연구와 기업 활동의 근간이 되었다.

3. 주요 업적
3.1. AI 기반 윤리 엔진 개발
Jules Google의 가장 주목할 만한 업적은 **AI 윤리 판단 엔진인 “Ethos AI”**의 개발이다. 이 엔진은 자율주행차, 의료 로봇, 스마트 시티 시스템 등 인간의 생명과 안전에 영향을 미치는 기술 분야에서 윤리적 판단을 지원하는 알고리즘으로, 기술적 판단과 윤리적 기준을 동시에 반영하는 기능을 지닌다.

그는 이를 통해 단순히 효율성과 성능에 치우친 기술 개발이 아니라, 사람의 권리와 도덕적 가치를 고려하는 기술 환경 조성의 중요성을 널리 알렸다.

3.2. “People First Tech” 운동 주도
Jules는 기술이 인간의 삶을 향상시키는 도구로 작동해야 한다는 생각에서 **“People First Tech”**라는 국제적 기술 윤리 캠페인을 주도했다. 이 운동은 전 세계 30개국 이상에서 지지를 얻었으며, 기술 기업들에게 사용자 프라이버시 보호, 데이터 투명성, 알고리즘 공정성을 요구하는 사회적 운동으로 자리 잡았다.

그는 TED, UN, 다보스포럼 등 다양한 국제 무대에서 기술 윤리에 대한 강연을 했으며, 수많은 젊은 기술 인재들에게 ‘윤리적 책임’의 가치를 강조해 왔다.

3.3. AI 교육 플랫폼 창립
AI 교육의 대중화에도 기여한 그는 **“Mindcraft AI”**라는 온라인 교육 플랫폼을 창립했다. 이 플랫폼은 어린이부터 성인까지 다양한 연령층이 쉽게 인공지능의 원리를 배우고, 이를 통해 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 설계되었다. 특히 개발도상국의 학생들에게 무료로 제공되며 교육의 불평등 해소에도 이바지하고 있다.

4. 기술 철학과 비전
4.1. 인간 중심의 기술
Jules Google은 기술이 목적이 아닌 수단이어야 한다고 주장한다. 그는 기술 개발에 있어 항상 **“이 기술이 사람들에게 어떤 영향을 줄 것인가?”**라는 질문을 던진다. 이를 위해 기술자와 윤리학자, 사회학자, 법률가들이 협업해야 한다고 강조하며, 기술 개발 과정에서 다양한 사회적 시각이 반영되어야 한다는 다학제적 접근을 강조해 왔다.

4.2. 투명성과 설명 가능성
AI의 판단이 인간의 삶을 좌우하는 시대에, Jules는 **AI의 투명성과 설명 가능성(explainability)**을 가장 중요시 여겼다. 그는 “블랙박스 AI”를 지양하고, 누구나 이해할 수 있는 알고리즘 설계와 의사결정 구조를 통해 신뢰할 수 있는 기술 환경 조성을 주장했다.

4.3. 기술 민주화
기술 권력이 소수에게 집중되는 것을 경계한 그는, 기술의 민주화를 실현하기 위해 오픈소스 운동을 지지하고, 소외계층에게 기술 접근성을 높이는 다양한 프로젝트를 후원해 왔다. 그가 설립한 비영리 재단은 아프리카, 동남아시아 등 기술 접근이 어려운 지역에 무료 교육과 인프라를 제공하고 있다.

5. 사회적 영향과 평가
Jules Google의 활동은 단지 기술 산업에만 국한되지 않는다. 그는 유엔 디지털윤리위원회 자문위원, 유럽연합 AI법률자문단 일원 등으로 활약하며 국제 정책에도 큰 영향을 미쳤다. 2022년에는 타임지가 선정한 “세계에서 가장 영향력 있는 100인” 중 한 명으로 선정되었으며, 같은 해 노벨 평화상 후보로도 거론되었다.

많은 전문가들은 그를 “디지털 시대의 간디”, **”윤리적 기술의 전도사”**라고 평가하며, 그가 보여준 기술과 인간의 공존 모델이 앞으로의 기술 발전 방향에 중요한 이정표가 될 것이라고 믿고 있다.

6. 결론
Jules Google은 단순한 공학자를 넘어, 인류 사회의 방향성을 고민하는 철학자이자 실천가이다. 그가 추구하는 기술의 모습은 단순히 빠르고 편리한 것이 아닌, 공정하고 따뜻한 기술이다. 기술이 사람을 지배하는 세상이 아니라, 사람이 기술을 통해 더 나은 삶을 영위하는 세상. Jules는 그러한 미래를 꿈꾸고, 실현을 위해 묵묵히 걸어가고 있다.

그의 삶과 사상은 우리 모두에게 묻는다. “당신이 만들고 사용하는 기술은, 누구를 위한 것인가?”

3T 하드 디스크 중에 거의 1T라 정도 활성화 되지 않고 사용할 수 없는 영역이 있다. 파티션도 만들 수 없는 할당 되지 않은 영역을 어떻게 하여 3T라 전체를 사용할 수 있는가?

3TB 하드디스크에서 일부 용량(약 1TB)을 사용할 수 없는 이유는 주로 MBR (Master Boot Record) 파티션 테이블의 한계 때문입니다. MBR 방식은 최대 2TB까지만 인식할 수 있어, 그 이상 용량을 가진 디스크에서는 나머지 공간이 할당되지 않은 상태로 남게 됩니다.

🔹 해결 방법: GPT (GUID Partition Table)로 변경

GPT (GUID Partition Table) 방식으로 변환하면 2TB 이상의 디스크 전체를 사용할 수 있습니다. 다만, 디스크 변환 시 기존 데이터가 삭제되므로, 중요한 데이터는 백업 후 진행하세요.


🔧 방법 1: Windows에서 변환 (디스크 관리 도구)

  1. Win + X 키를 눌러 디스크 관리 열기
  2. 문제가 있는 3TB 디스크 선택 → 기존 파티션 삭제 (⚠ 데이터 삭제됨)
  3. 디스크를 마우스 우클릭GPT 디스크로 변환
  4. 새 파티션을 생성하고 포맷하면 전체 용량을 사용할 수 있음

🔧 방법 2: 명령어로 변환 (diskpart 사용)

  1. Win + Rcmd 입력 후 관리자 권한으로 실행
  2. diskpart 입력 후 Enter
  3. list disk 입력하여 디스크 확인 (예: Disk 1)
  4. select disk 1 (자신의 디스크 번호 확인 후 입력)
  5. clean (⚠ 디스크의 모든 데이터 삭제됨)
  6. convert gpt
  7. exit 입력 후 디스크 관리에서 새 볼륨 생성 및 포맷

🔧 방법 3: Linux에서 변환 (gdisk 사용)

  1. 터미널 실행 후 gdisk 설치
    bash
    sudo apt install gdisk # Ubuntu
  2. gdisk 실행
    bash
    sudo gdisk /dev/sdX # X는 해당 디스크의 번호
  3. 기존 MBR 삭제 (필요 시 o 명령어 사용)
  4. GPT 변환 (w 입력 후 Enter)
  5. 새 파티션 생성 (parted 또는 fdisk 사용)

✅ 추가 참고 사항

  • MBR을 유지해야 하는 경우: 2TB + 나머지 방식으로 두 개의 파티션을 생성할 수도 있지만, 권장되지 않습니다.
  • GPT는 Windows 10/11 및 최신 OS에서 지원되며, Windows 7 이하에서는 부팅 디스크로 사용할 수 없습니다.
  • BIOS에서 UEFI 모드 지원 확인 필요 (GPT로 변환한 디스크에서 OS를 부팅하려면 UEFI 지원이 필요)

이제 3TB 전체를 정상적으로 사용할 수 있을 것입니다

ssd 로우포맷을 하면 문제가 되는가?

SSD를 로우 포맷(low-level format)하는 것은 일반적으로 추천되지 않습니다. SSD는 전통적인 HDD와는 달리 데이터를 저장하고 관리하는 방식이 다르며, 로우 포맷은 SSD의 수명과 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 아래는 주요 이유입니다:

1. 로우 포맷과 SSD의 수명

  • SSD는 데이터를 쓰고 지우는 횟수에 제한이 있는 NAND 플래시 메모리를 사용합니다. 로우 포맷은 디스크의 모든 섹터를 강제로 초기화하기 때문에 불필요하게 많은 쓰기 작업을 발생시키며, 이는 SSD의 수명을 단축시킬 수 있습니다.

2. SSD의 관리 구조

  • SSD는 **웨어 레벨링(Wear Leveling)**과 같은 내부 관리 메커니즘을 통해 데이터를 효율적으로 관리합니다. 로우 포맷은 이러한 메커니즘을 무시하고 데이터를 직접적으로 덮어쓰기 때문에 SSD의 효율성이 떨어질 수 있습니다.

3. 대안 방법

SSD의 데이터를 안전하게 지우거나 초기화하려면 로우 포맷 대신 아래 방법들을 고려하세요:

  • Secure Erase: SSD 제조사가 제공하는 유틸리티(예: 삼성 Magician, Crucial Storage Executive)를 사용해 데이터를 안전하게 삭제하세요. 이는 SSD의 내부 메커니즘을 활용하므로 더 안전합니다.
  • 디스크 초기화: 디스크 관리 도구를 사용해 SSD를 초기화하거나 파티션을 삭제하는 것으로 충분한 경우가 많습니다.

4. 로우 포맷이 필요한 경우

SSD에 심각한 펌웨어 문제가 있거나 데이터 복구를 완전히 불가능하게 만들어야 할 특별한 상황이 아니라면, 로우 포맷은 피하는 것이 좋습니다

일반 포맷(Quick Format)을 했을 경우, 데이터 복구가 가능한 경우가 많습니다. 이는 일반 포맷이 데이터를 실제로 삭제하지 않고, 파일 시스템의 메타데이터(예: 파일 할당 테이블)를 초기화하는 데 그치기 때문입니다. 따라서 데이터 복구 소프트웨어를 사용하면 복구할 수 있는 가능성이 큽니다.

데이터를 완전하게 삭제하고 싶다면?

SSD에서 데이터를 복구 불가능하게 만들려면 아래 방법을 사용하는 것이 가장 안전합니다.


1. Secure Erase

  • Secure Erase는 SSD 제조사가 제공하는 도구를 사용하여 데이터를 물리적으로 완전히 삭제하는 방법입니다.
  • SSD 제조사 도구:
    • 삼성 SSD: Samsung Magician
    • Crucial SSD: Storage Executive
    • WD SSD: Dashboard
  • Secure Erase는 SSD의 펌웨어 수준에서 데이터를 초기화하므로, 복구가 불가능합니다.

2. TRIM 명령 사용

  • 대부분의 현대 SSD는 TRIM 명령을 지원합니다. TRIM 명령은 삭제된 데이터를 복구 불가능하게 만들며, 일반적으로 운영 체제가 SSD에 TRIM 명령을 자동으로 실행합니다.
  • 방법:
    1. 데이터 삭제 후 디스크를 TRIM 처리.
    2. 명령어 사용:
      • 리눅스: sudo fstrim /
      • 윈도우: 디스크 최적화에서 TRIM 명령이 활성화되어 있는지 확인.

3. Overwriting (덮어쓰기)

  • 덮어쓰기를 통해 데이터를 삭제하면 복구가 어렵습니다.
  • 예를 들어:
    • 리눅스: dd if=/dev/zero of=/dev/sdX bs=1M (sdX는 디스크 이름)
    • 윈도우: 도구를 사용 (예: CCleaner의 Drive Wiper 기능)
  • 그러나 SSD에서는 비효율적이며, 수명을 단축시킬 수 있습니다.

4. 물리적 파괴

  • 데이터를 완벽히 삭제해야 하는 상황(예: 보안 규정 준수)에서는 SSD를 물리적으로 파괴하는 것도 방법입니다.
  • 이 방법은 극단적이지만 확실합니다.

요약

  • 데이터를 완전히 삭제하려면 Secure Erase를 사용하는 것이 가장 안전하고 효과적입니다.
  • SSD는 HDD와 달리 TRIM 명령과 같은 기술을 활용하므로, 과도한 덮어쓰기는 피해야 합니다.
  • 중요한 데이터를 삭제할 때는 제조사 제공 도구나 TRIM 명령을 사용하세요.