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구축사례
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[GPU서버] [GPU서버] AI·딥러닝 및 대규모 초고속 연산용 ASUS ESC8000A-E13 고성능 GPU 서버 구축
AI·딥러닝 및 대규모 초고속 연산 인프라 고도화
ASUS ESC8000A-E13 고성능 GPU 서버 구축사례
**seng (2026-09-09)
ASUS ESC8000A-E13 GPU Server
구축 목적
OBJECTIVES|
🤖
대규모 AI 학습 및 딥러닝 연구를 위한 고성능 GPU 연산 인프라 구축
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⚡
장시간 연속 고부하 연산 작업에도 신뢰할 수 있는 무중단 시스템 환경 확보
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🖥️
NVIDIA 최신 가속기 기반의 최적화된 OS 및 딥러닝 개발 프레임워크 세팅
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📡
독립된 원격 BMC 네트워크 구성을 통한 24/7 원격 제어 및 장애 대응 체계 마련
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사용 장비 사양 및 특징
HARDWARE SPECIFICATIONS
| 구분 | 상세 스펙 |
|---|---|
| [GPU 서버] ASUS ESC8000A-E13 | |
| CPU | AMD EPYC™ 9115 (16Core / 32Threads / 2.6GHz / 64MB Cache / 125W) |
| Memory | DDR5 256GB (64GB PC5-44800 5600MHz REG.ECC × 4EA) |
| GPU | NVIDIA H200 NVL 141GB PCIe |
| Storage | Enterprise 960GB U.2 NVMe SSD × 2EA |
| OS | Ubuntu 24.04.4 LTS |
구축 및 작업 내용
WORK EXECUTION LOG
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1
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BMC 네트워크 및 원격 관리 환경 설정서버 전용 BMC 인터페이스의 정적 IP 정보를 구성하고 사내 관리망과의 연결 상태를 점검하였으며, 원격 KVM 콘솔 접속, 센서 모니터링, 가상 미디어, 원격 전원 제어 기능의 정상 작동 여부를 철저히 검증하였습니다. |
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2
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Ubuntu OS 및 NVIDIA GPU 연산 환경 구축Ubuntu 24.04.4 LTS 운영체제를 설치하고 NVIDIA H200 NVL 141GB 장치 인식 및 최신 가속기 드라이버를 완벽하게 세팅하여 AI 학습, 추론, 고성능 수치 연산에 즉시 투입 가능한 프레임워크 환경을 구성하였습니다. |
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3
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ASUS ESC8000A-E13 랙 마운트 및 전원·물리 구성초고성능 GPU 서버 ASUS ESC8000A-E13을 전산실 지정 랙에 안전하게 마운트하고 이중화 전원 공급 라인과 섀시 쿨링 기류 통로를 확보하여 장시간 연산에도 무리 없는 물리 환경을 조성하였습니다. |
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4
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시스템 종합 부하 테스트 및 운영 검증 완료서버 부팅 및 U.2 NVMe 스토리지 상태, PCIe 버스 통신, H200 GPU 연산 스트레스 테스트를 거쳐 하드웨어 무결성을 검증한 후 고객사 담당자에게 최종 인도하였습니다. |
기대 효과
EXPECTED BENEFITS›NVIDIA H200 기반 초격차 GPU 연산 성능 확보
141GB의 광대역 HBM3e 메모리를 탑재한 최신 가속기를 통해 거대 AI 모델의 학습 및 추론 소요 시간을 획기적으로 단축하고 연구 개발 생산성을 극대화합니다.
›장시간 연속 고부하 연산 작업의 신뢰성 및 안정성 확보
ASUS ESC8000A 섀시의 탁월한 열 관리 공기 흐름 설계와 안정적인 하드웨어 설정을 기반으로 24시간 풀로드 연산 중에도 스로틀링 없는 성능 유지를 보장합니다.
›원격 BMC 관제를 통한 실시간 모니터링 및 즉각적 장애 대응
전산실 방문 없이도 원격 콘솔과 독립된 대역외(Out-of-band) 관제를 지원하여 시스템 상태 파악, 팬 속도 조절, 원격 재부팅 등 신속하고 체계적인 운영 관리를 가능하게 합니다.
›초고속 U.2 NVMe 스토리지 연계로 연산 병목 완벽 해소
엔터프라이즈급 U.2 NVMe SSD 스토리지를 채택하여 대용량 데이터셋 로딩 속도를 대폭 끌어올리고, GPU 자원이 대기 시간 없이 상시 100% 효율로 작동하도록 지원합니다.
자주 묻는 질문
FAQ
1
ASUS ESC8000A-E13은 주로 어떤 워크로드에 활용되나요?
2
GPU 서버 구축 시 쿨링 및 발열 관리가 왜 중요한가요?
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