항목

내용

 고객사

 한국***대학교

 설치일

 2026-01-16

 모델명

 ASUS ESC8000-E12

 고객사 요청 사항

 ▶️ AI·NLP·데이터사이언스 연구가 가능한 고성능 GPU 서버 구축

 ▶️ 출고 전 Linux 및 GPU 환경 기본 셋팅 요청 

 ▶️ 현장 엔지니어 방문 설치

 ▶️ 외부 설정(원격관리, 계정, 네트워크, 패키지 등)까지 지원 요청

 ▶️ 연구팀 실사용 가능한 상태로 완전 세팅

 구축과정

 1) 사전 준비 (출고 전 구성)

  - Ubuntu Linux LTS 설치  

  - NVIDIA Driver, CUDA, cuDNN 설치  

  - Docker 및 NVIDIA Container Toolkit 구성  

  - 8GPU 인식 테스트 및 TensorFlow/PyTorch 가속 검증  

  - NVMe 스토리지 성능 튜닝  

  - 네트워크 기본 보안 정책 적용

 2) 현장 설치

  - 4U 서버 랙 마운트 및 전원 이중화 연결  

  - 10GbE 네트워크 연결 및 속도 테스트  

  - BMC/IPMI 원격 관리 설정  

  - SSH Key 기반 보안 환경 구성  

  - 연구 부서별 계정 생성 및 기본 패키지 설치  

  - 고객 요청 외부 설정(스토리지 연동, 방화벽 설정 등)까지 완료

적용 가능 분야

 💡 자연어처리(NLP)

    - LLM 학습/파인튜닝, 다국어 번역 모델, 텍스트 분석 연구

 💡 데이터사이언스

    - 통계·이미지·음성 데이터 기반 머신러닝 모델 연구

 💡 생성형 AI

    - 생성형 LLM, 이미지 생성 모델(Stable Diffusion 등)  

    - 에이전트 기반 실험 환경 구축

 💡 산학 공동 연구

    - 기업 연계 AI 개발 프로젝트 수행  

    - GPU 기반 대규모 연산·시뮬레이션 연구

 사용 장비 및 특징

 🛠️ 사용 장비 및 특징

  [ASUS ESC8000-E12]

  1) 4U 고집적 GPU 서버, 8GPU 지원  

  2) 고효율 냉각 구조 및 확장성 우수  

  3) 3+1 3200W Titanium PSU로 안정적인 운영 가능

  [세부 사양]

  1) Intel Xeon 6517P × 2

    - 멀티스레드 환경에 최적  

    - AI 학습 및 데이터 처리 성능 향상

  2) NVIDIA Blackwell RTX PRO 4500 × 8

    - 최신 Blackwell 아키텍처  

    - 32GB 메모리로 대규모 모델 처리  

    - 8GPU 병렬 연산 최적화

  3) NVMe 2TB

    - 초고속 데이터 처리 및 대용량 I/O 환경 지원

  4) 10GbE 네트워크

    - 연구실 NAS/스토리지와 고속 연동 가능

 기대 효과

 ✅ 대규모 AI 모델 학습 및 연구 속도 대폭 향상  

 ✅ 멀티 GPU 기반 고성능 병렬 처리로 연구 생산성 증가  

 ✅ 자연어처리 중심 대학 연구 환경에 최적화된 인프라 구축  

 ✅ 연구팀 즉시 사용 가능한 상태로 운영 효율 극대화  

 ✅ 생성형 AI, NLP, 데이터 분석 등 다양한 분야 적용 가능  

 ✅ 향후 GPU/메모리 확장이 용이하여 장기 투자 가치 확보