공지사항
구축사례
구축사례
[GPU서버] ASUS ESC4000A-E12 GPU서버 기반 AI 및 HPC 고성능 연산 연구 인프라 구축
**대학교 AI 및 HPC 고성능 연산 연구 인프라 구축
ASUS ESC4000A-E12 GPU 서버 납품 및 최적화
구축 목적 OBJECTIVES
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🖥️
AI 딥러닝 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 연구 환경을 위한 엔터프라이즈 GPU 서버 인프라 구축
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⚙️
연구 맞춤형 환경 구성 (Ubuntu 24.04 LTS 및 호환 최신 NVIDIA Driver / CUDA Toolkit 구축)
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💾
초고속 U.2 NVMe SSD 기반의 대용량 연구 데이터 I/O 처리 및 지속 확장성 확보
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사용 장비 사양 및 특징 HARDWARE SPECIFICATIONS
| 구분 | 스펙 |
|---|---|
| [GPU 서버] ASUS ESC4000A-E12 (1식) | |
| CPU | AMD EPYC 9115 (2.1GHz / 16Core / 32Thread) |
| Memory | DDR5 32GB PC5-44800 (5600MHz) REG.ECC |
| Storage | 960GB U.2 NVMe SSD (2 x 2.5” & 4 x 3.5“ Hot-swap Storage Bays) |
| GPU | NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell D7 32GB |
| OS | Ubuntu 24.04 LTS (NVIDIA Driver & CUDA Toolkit 설치 완료) |
구축 및 작업 내용WORK EXECUTION LOG
1 | 설치 환경 및 전력 인프라 사전 점검고용량 GPU 가동에 필요한 상시 전력 및 배전 인프라, 전용 네트워크 환경을 사전에 정밀 점검하여 ASUS ESC4000A-E12의 안정적인 구동 기반을 마련했습니다. |
2 | 하드웨어 사양 검증 및 최적화 드라이버/툴킷 세팅CPU·메모리·U.2 NVMe SSD 장착 상태를 진단하고, 고객사 요구사항에 맞춰 Ubuntu 24.04 LTS OS 환경에서 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell 전용 드라이버와 호환 CUDA Toolkit을 완벽히 설정했습니다. |
3 | 시스템 종합 부하 테스트 및 안정성 검증GPU 시스템 안정화 테스트 및 메모리 번인(Burn-in) 부하 테스트 등 하드웨어 성능 검증을 병행하여 장시간 고부하 연산 작업 시에도 발열 및 스로틀링 없는 안정적인 구동 상태를 최종 검증했습니다. |
기대 효과EXPECTED BENEFITS
›AI 연구 및 모델 학습 시간 대폭 단축
최신 NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반 GPU의 강력한 텐서 코어 연산 성능을 통해 복잡한 AI 모델 훈련 및 추론 처리 속도를 획기적으로 향상시켰습니다.
›초고속 I/O 기반 대규모 데이터 분석 성능 향상
U.2 NVMe SSD를 탑재하여 대용량 데이터셋 로딩 시 발생하는 병목 현상을 원천 제거하고, 대규모 HPC 연구 분석 효율을 극대화했습니다.
›안정적인 연구용 GPU 컴퓨팅 자원 확보
ECC 메모리와 안정적인 서버 섀시 설계를 바탕으로 24/7 중단 없는 무장애 연산 환경을 구축하여 연구원들에게 신뢰성 높은 자원을 제공합니다.
›GPU 및 스토리지 확장을 통한 지속 가능한 연구 인프라
추가 Hot-swap 드라이브 베이와 다중 GPU 확장 슬롯을 갖추어 향후 연구 규모 확대 및 고도화 시 유연한 확장이 가능합니다.
자주 묻는 질문FAQ
1 서버 설치 후 하드웨어 상태는 어떻게 확인했나요?
2 이번 구축을 통해 어떤 효과를 기대할 수 있나요?
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