AI Training
대규모 데이터와 반복 연산이 필요한 모델 학습을 위한 고밀도 병렬 컴퓨팅 환경
GPU INFRASTRUCTURE
Accelerate
Everything.
GPU의 연산 성능이 실제 서비스 성과로 이어지도록 서버부터 네트워크, 전력과 냉각까지 하나의 인프라로 설계합니다.
GPU WORKLOADS
연산 성능을
비즈니스 속도로
GPU는 여러 연산을 동시에 처리하는 병렬 구조를 기반으로 AI 학습과 추론, 시뮬레이션과 분석 업무를 가속합니다. 중요한 것은 장비 한 대가 아니라 전체 워크로드가 안정적으로 흐르는 환경입니다.
AI Inference
서비스 응답 속도와 처리량을 고려한 안정적인 AI 추론 운영 기반
Simulation & Analytics
시뮬레이션, 렌더링, 데이터 분석 등 연산 집약형 업무를 위한 가속 환경
BUILT AS A SYSTEM
GPU를 넘어
인프라 전체를 봅니다
고성능 GPU 환경은 컴퓨팅, 네트워크, 전력과 냉각이 균형을 이룰 때 안정적인 성능을 유지할 수 있습니다.
GPU Server
워크로드와 확장 계획을 기준으로 컴퓨팅 밀도와 서버 구성을 검토합니다.
High-speed Fabric
노드 간 데이터 이동과 스토리지 연결에서 병목을 줄이는 네트워크 구조를 설계합니다.
Stable Power
고밀도 랙의 전력 수요와 이중화 조건을 반영해 안정적인 전력 공급 체계를 구성합니다.
Thermal Management
발열량과 랙 배치를 고려해 공랭·수랭을 포함한 냉각 방식을 검토합니다.
DEPLOYMENT APPROACH
도입부터 확장까지
하나의 계획으로
현재 필요한 성능과 앞으로의 확장을 함께 고려해 과도하거나 부족하지 않은 GPU 인프라 구축 방향을 수립합니다.
- 01워크로드 및 목표 성능 분석
- 02서버·네트워크·스토리지 구성
- 03전력과 냉각 용량 검토
- 04구축·검증 및 확장 계획 수립
GPU PROJECT