GPU 워크스테이션 | 엑스디노드

GPU Workstation

전문 작업용 GPU 워크스테이션, 데스크 위에서 바로 시작하세요.

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전문 작업용 GPU 워크스테이션,
데스크 위에서 바로 시작하세요.

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전문 작업용 GPU 워크스테이션, 데스크 위에서 바로 시작하세요.

단일 작업을 넘어서는 순간,
GPU 워크스테이션이 필요합니다.

단일 데스크톱보다 높은 연산 성능, 로컬 개발 환경, 전문 그래픽·AI 작업이 필요하다면 GPU 워크스테이션이 적합합니다.

GPU Workstation

주 용도

로컬 AI 개발 · 렌더링 · 시뮬레이션 · 단일 사용자 고성능 작업

주 용도

로컬 AI 개발 · 렌더링 · 시뮬레이션 · 단일 사용자 고성능 작업

주 용도

로컬 AI 개발 · 렌더링 · 시뮬레이션 · 단일 사용자 고성능 작업

GPU 구성

1~4 GPU 구성

GPU 구성

1~4 GPU 구성

GPU 구성

1~4 GPU 구성

폼팩터

데스크사이드 / 타워형 워크스테이션

폼팩터

데스크사이드 / 타워형 워크스테이션

폼팩터

데스크사이드 / 타워형 워크스테이션

전력 · 냉각

일반 사무실 환경 기반 고성능 전원·쿨링 구성

전력 · 냉각

일반 사무실 환경 기반 고성능 전원·쿨링 구성

전력 · 냉각

일반 사무실 환경 기반 고성능 전원·쿨링 구성

운영 방식

로컬 작업 중심, 필요 시 원격 접속 지원

운영 방식

로컬 작업 중심, 필요 시 원격 접속 지원

운영 방식

로컬 작업 중심, 필요 시 원격 접속 지원

적합 대상

연구원, 개발자, 디자이너, 소규모 AI 팀

적합 대상

연구원, 개발자, 디자이너, 소규모 AI 팀

적합 대상

연구원, 개발자, 디자이너, 소규모 AI 팀

5개 주요 제조사, 벤더 종속 없는 멀티벤더 공급

5개 주요 제조사,
벤더 종속 없는 멀티벤더 공급

특정 제조사 한 곳에 종속되지 않습니다. HPE · Dell 같은 글로벌 엔터프라이즈부터 Advantech · Supermicro 같은 HPC·AI 전문 제조사까지 — 연구 요구사항과 기관 정책에 맞춰 최적의 GPU 워크스테이션을 제안합니다.

4GPU Threadripper PRO 워크스테이션

W771-Z00

AMD Ryzen Threadripper PRO 5000/3000 WX 시리즈 기반 GPU 워크스테이션. 7개 PCIe 4.0 슬롯에 더블폭 300W GPU 4장을 탑재할 수 있고, 듀얼 10GbE + 1GbE 관리 LAN, 듀얼 2000W Platinum PSU로 AI·시각 컴퓨팅·HPC 워크로드에 대응합니다.

Intel Xeon W AI 워크스테이션

W773-W80

Intel Xeon W 시리즈 프로세서와 DDR5 ECC 메모리, 최신 PCIe 5.0 슬롯을 갖춘 GPU 워크스테이션. 더블폭 GPU 다중 탑재 구성과 Gigabyte Management Console로 ISV 인증 워크플로·AI 학습·렌더링에 적합합니다.

엔트리 AMD Ryzen 워크스테이션

W332-Z00

AMD Ryzen 5000/3000 시리즈와 4 DIMM 구조에 단일 GPU 구성으로 합리적 단가에 데스크사이드 GPU 환경을 마련할 수 있는 엔트리 워크스테이션. 1GbE 듀얼 LAN과 ASPEED BMC 옵션으로 소규모 연구실·개발팀 환경에 적합합니다.

4GPU Threadripper PRO 워크스테이션

W771-Z00

AMD Ryzen Threadripper PRO 5000/3000 WX 시리즈 기반 GPU 워크스테이션. 7개 PCIe 4.0 슬롯에 더블폭 300W GPU 4장을 탑재할 수 있고, 듀얼 10GbE + 1GbE 관리 LAN, 듀얼 2000W Platinum PSU로 AI·시각 컴퓨팅·HPC 워크로드에 대응합니다.

Intel Xeon W AI 워크스테이션

W773-W80

Intel Xeon W 시리즈 프로세서와 DDR5 ECC 메모리, 최신 PCIe 5.0 슬롯을 갖춘 GPU 워크스테이션. 더블폭 GPU 다중 탑재 구성과 Gigabyte Management Console로 ISV 인증 워크플로·AI 학습·렌더링에 적합합니다.

엔트리 AMD Ryzen 워크스테이션

W332-Z00

AMD Ryzen 5000/3000 시리즈와 4 DIMM 구조에 단일 GPU 구성으로 합리적 단가에 데스크사이드 GPU 환경을 마련할 수 있는 엔트리 워크스테이션. 1GbE 듀얼 LAN과 ASPEED BMC 옵션으로 소규모 연구실·개발팀 환경에 적합합니다.

4GPU Threadripper PRO 워크스테이션

W771-Z00

AMD Ryzen Threadripper PRO 5000/3000 WX 시리즈 기반 GPU 워크스테이션. 7개 PCIe 4.0 슬롯에 더블폭 300W GPU 4장을 탑재할 수 있고, 듀얼 10GbE + 1GbE 관리 LAN, 듀얼 2000W Platinum PSU로 AI·시각 컴퓨팅·HPC 워크로드에 대응합니다.

Intel Xeon W AI 워크스테이션

W773-W80

Intel Xeon W 시리즈 프로세서와 DDR5 ECC 메모리, 최신 PCIe 5.0 슬롯을 갖춘 GPU 워크스테이션. 더블폭 GPU 다중 탑재 구성과 Gigabyte Management Console로 ISV 인증 워크플로·AI 학습·렌더링에 적합합니다.

엔트리 AMD Ryzen 워크스테이션

W332-Z00

AMD Ryzen 5000/3000 시리즈와 4 DIMM 구조에 단일 GPU 구성으로 합리적 단가에 데스크사이드 GPU 환경을 마련할 수 있는 엔트리 워크스테이션. 1GbE 듀얼 LAN과 ASPEED BMC 옵션으로 소규모 연구실·개발팀 환경에 적합합니다.

구축 프로세스

구축 프로세스

첫 상담부터 납품 후 운영까지, 전담 엔지니어가 5단계 프로세스로 책임지고 진행합니다.

black smartphone near person

연구 분야·모델 크기·데이터셋·예산을 파악하여 워크로드 특성을 정의합니다.

요구사항 분석

구성 제안

호환성 검증

납품 · 설치

운영 지원

연구 분야·모델 크기·데이터셋·예산을 파악하여 워크로드 특성을 정의합니다.

요구사항 분석

person in black suit jacket holding white tablet computer

구성 제안

호환성 검증

납품 · 설치

운영 지원

워크스테이션 구축, 단가가 아닌 운영까지 책임지는 파트너

워크스테이션 구축,
단가가 아닌 운영까지 책임지는 파트너

워크스테이션 구축, 단가가 아닌 운영까지 책임지는 파트너

GPU 워크스테이션은 도입보다 운영이 어렵습니다. 드라이버 충돌·NVLink 이슈·전력 설계 실패는 연구 일정을 몇 달씩 지연시킵니다. 엑스디노드는 200개+ 구축 경험으로 이 문제를 사전에 차단합니다.

GPU 워크스테이션은 도입보다 운영이 어렵습니다. 드라이버 충돌·NVLink 이슈·전력 설계 실패는 연구 일정을 몇 달씩 지연시킵니다. 엑스디노드는 200개+ 구축 경험으로 이 문제를 사전에 차단합니다.

구매 전 호환성 검증

드라이버·CUDA·cuDNN·PyTorch·TensorFlow 버전 스택을 사전 테스트합니다. ARM+Ubuntu, DGX Spark 등 신규 환경까지 내부 테스트베드에서 검증 후 납품합니다.

5개 제조사 멀티벤더 공급

GIGABYTE·Advantech 등 주요 제조사를 모두 취급합니다. 특정 벤더 라인업에 맞추지 않고,프로젝트 요구사항과 예산에 따라 최적의 제조사와 모델을 제안합니다.

엔지니어 직통 · 2개월 내 해결

콜센터를 거치지 않고 구축 담당 엔지니어와 직접 연결됩니다. 드라이버·OS·NVLink 등 전문 영역 이슈도 평균 2개월 내 완전 해결을 보장합니다.

고객 지원

견적, 재고, A/S 등 모든 문의에 빠르고 정확하게 답변드리겠습니다.

GPU A/S

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GPU A/S

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GPU A/S

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서버 및 부품 A/S

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서버 및 부품 A/S

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서버 및 부품 A/S

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공통 A/S 정책

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공통 A/S 정책

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공통 A/S 정책

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어떤 GPU 워크스테이션이 필요한지 고민되시나요?

커스텀 GPU 서버 구성

연구 분야, 데이터셋 크기, 예산을 입력하면 최적의 GPU 서버 구성을 추천해드립니다.실시간 가격과 상세 견적서를 지금 바로 확인하세요.

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엑스디노드를 통해 한정된 예산을
얼마나 잘 활용할 수 있을지 확인해 보세요.

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AI 연구 인프라, 어디서부터 설계해야 할까요?

AI 연구 인프라,

어디서부터 설계해야 할까요?

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