GPU Server
GPU Server, 어떤 환경에서 필요한가요?
개인 개발·소규모 PoC라면 워크스테이션으로 시작할 수 있습니다. 팀 단위 운영과 확장형 AI 인프라가 필요해지는 시점부터 GPU Server를 검토합니다.
GPU Server
GPU Server, 어떤 환경에서 필요한가요?
개인 개발·소규모 PoC라면 워크스테이션으로 시작할 수 있습니다. 팀 단위 운영과 확장형 AI 인프라가 필요해지는 시점부터 GPU Server를 검토합니다.
비교기준
사용 환경
GPU 구성
운영 방식
확장성
GPU WORKSTATION
개인 개발 · 소규모 실험
1–2 GPU 중심
사무실 · 책상 옆 환경
제한적 증설
GPU SERVER
팀 단위 연구 · 서비스 운영
2–8 GPU 구성 및 확장
랙 · 서버룸 · 데이터센터
메모리 · 스토리지 · 네트워크 확장
GPU Server 구성 방향
GPU Server가 필요한 환경이라면, 다음으로 “무엇을 운영하는지”와 “어느 정도 규모인지”를 확인합니다.
GPU Server가 필요한 환경이라면, 다음으로 “무엇을 운영하는지”와 “어느 정도 규모인지”를 확인합니다.
더 정확한 서버 구성이 필요하다면?
더 정확한 서버 구성이 필요하다면?
GPU Server
사용 목적
팀 단위 연구·서비스 운영
GPU 구성
2–8 GPU 이상 확장
설치 환경
랙·서버룸·데이터센터
확장성
메모리·스토리지·네트워크 확장
Workload & Scale
무엇을 돌리고, 어느 정도로 운영하나요?
브랜드보다 먼저 확인할 기준입니다. 정확한 GPU 수는 모델·데이터·동시 사용자·목표 속도에 따라 달라지므로, 여기서는 대표적인 구성 방향만 안내합니다.
RAG·사내 AI
문서 검색, 내부 지식 활용, 팀 단위 AI 서비스 운영.
비전 AI·추론
이미지·영상 처리, 다중 사용자 추론, 서비스형 AI 운영.
LLM 학습 · 파인튜닝
다중 GPU 학습, 데이터 처리, 고속 스토리지와 네트워크가 필요한 환경.
산업 · 엣지 AI
현장 데이터, 비전 시스템, 로보틱스, 중앙 서버와 엣지 환경의 연계.
RAG·사내 AI
문서 검색, 내부 지식 활용, 팀 단위 AI 서비스 운영.
비전 AI·추론
이미지·영상 처리, 다중 사용자 추론, 서비스형 AI 운영.
LLM 학습 · 파인튜닝
다중 GPU 학습, 데이터 처리, 고속 스토리지와 네트워크가 필요한 환경.
산업 · 엣지 AI
현장 데이터, 비전 시스템, 로보틱스, 중앙 서버와 엣지 환경의 연계.
더 정확한 서버 구성이 필요하다면?
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다양한 GPU·CPU 플랫폼과 공랭·수랭 구성을 지원하는 폭넓은 AI 서버
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HPE
HPE엔터프라이즈 운영과 보안, 글로벌 기술지원 체계를 갖춘 AI 서버
HPE
ASUS
AI 학습·추론·HPC 환경을 위한 4–8 GPU 중심의 고밀도 서버
ASUS
DELL
PowerEdge 기반의 관리·보안 체계와 확장성을 갖춘 엔터프라이즈 AI 서버
DELL
Supermicro
GPU 수와 폼팩터, CPU·스토리지 조건을 세밀하게 선택할 수 있는 폭넓은 서버
Supermicro
ASRock Rack
데이터센터부터 엣지까지 대응하는 고밀도 GPU 서버와 유연한 확장
ASRock Rack
우리 환경에 맞는 플랫폼이 궁금하다면?
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NVIDIA Architecture
플랫폼을 정한 뒤, GPU 세대를 좁힙니다.
GPU 아키텍처는 별도의 브랜드 선택 단계가 아닙니다.
선택한 서버 환경 안에서 워크로드, VRAM, 예산, 전력·냉각 조건에 따라 결정하는 구성 요소입니다.
Blackwell
최신 LLM 학습 · 고성능 추론 · 긴 컨텍스트
최신 성능, 대용량 메모리, 처리량
전력 · 냉각 · GPU 밀도 · 네트워크함께 볼 조건
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Hopper
대규모 AI 학습 · HBM 기반 인프라
학습 성능, GPU 간 연결, 메모리 대역폭
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Hopper
Ada Lovelace
RAG · 비전 AI · 그래픽 · 디지털 트윈
VRAM, 동시 처리, 그래픽·AI 워크로드
PCIe 확장 · 사용자 수 · 소프트웨어 환경
Ada Lovelace
Ampere
기존 인프라 증설 · 예산 중심 구성
검증된 환경, 비용, 기존 워크플로
호환성 · 증설 계획 · 총비용
Ampere
어떤 GPU 아키텍처가 맞을지 고민된다면?
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Engineer Support
기준을 봐도 어렵다면,
전문 엔지니어가 맞춰드립니다.
워크로드 · 예산 · 확장 계획까지 구매 전 필요한 판단을 엔지니어와 함께 정리합니다.
평균 3영업일 내 답변 | 납품 이후 지원까지 연결
1
목적 확인
모델 종류, 학습/추론 여부, 데이터 규모를 확인합니다.
2
예산 범위 설정
쓸 수 있는 예산 안에서 현실적인 구성을 먼저 잡습니다.
3
구성 기준 제안
GPU, VRAM, 전력, 발열, 호환성 기준을 설명합니다.
4
항목별 견적 공개
어떤 항목에 비용이 들어가는지 투명하게 보여줍니다.
5
납품 / 설치 / 지원
구매 이후 운영 환경에 맞춰 필요한 지원을 제공합니다.
1
목적 확인
모델 종류, 학습/추론 여부, 데이터 규모를 확인합니다.
2
예산 범위 설정
쓸 수 있는 예산 안에서 현실적인 구성을 먼저 잡습니다.
3
구성 기준 제안
GPU, VRAM, 전력, 발열, 호환성 기준을 설명합니다.
4
항목별 견적 공개
어떤 항목에 비용이 들어가는지 투명하게 보여줍니다.
5
납품 / 설치 / 지원
구매 이후 운영 환경에 맞춰 필요한 지원을 제공합니다.
더 정확한 서버 구성이 필요하다면?
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