항목

내용

 고객사

 씨xxxx

 설치일

 2025-08-22

 모델명

 Rack형 서버 ASUS ESC8000-E11

 NVIDIA RTX 6000 ADA 48GB GPU 4개

 고객사 요청 사항

 💡해양관련 데이터를 기반으로 한 AI 모델 개발을 위해 고성능 컴퓨팅 환경 필요

 💡기존 서버 환경에서 단일 GPU 기반의 모델 학습 속도에 한계를 느껴, 멀티 GPU 확장을 통한 성능 개선 요청

 히스토리

🔧 구축 과정 

 1. 사전 점검

  - 서버 슬롯 및 전원 용량 확인

  - PCIe 레인 구성 및 호환성 검토

 2. GPU 장착

  - RTX 6000 ADA GPU 추가 4개 장착

  - 바이오스 및 하드웨어 설정 최적화

 3. 소프트웨어 환경 구성

  - NVIDIA 드라이버 및 CUDA 설치

  - 딥러닝 프레임워크 (Pytorch, Tensorflow 등) 테스트 및 최적화

 4. 성능 검증

  - 기존 모델 대비 학습 속도 비교

  - 멀티 GPU 병렬 처리 테스트 및 안정성 확인

 사용 장비 및 특징

 서버 모델 : ASUS ESC8000-E11 (Rack형)

 GPU 모델 : NVIDIA RTX 6000 ADA 48GB x 총 8개

 GPU 인터페이스 : PCIe Gen4 기반 고속 데이터 전송

 냉각 시스템 : 고성능 팬 및 GPU 전용 쿨링 모듈 탑재

 OS 및 프레임워크 : Ubuntu 22.04 / CUDA 12 / PyTorch, TensorFlow 등 지원

 확장성 : 최대 8GPU까지 확장 가능, 병렬 처리 최적화 구조

 기대 효과

 ✅학습 속도 향상

  - 기존 대비 약 3.2배 빠른 모델 학습 속도 달성

  - 대용량 해양 데이터 학습

 ✅병렬 처리 기반 연구 환경 구축

  - 8GPU 기반의 데이터 병렬 학습 가능

  - 다양한 모델 실험 및 하이퍼 파라미터 튜닝 효율화

 ✅비용 효율성 확보

  - 기존 서버 활용으로 신규 장비 도입 비용 절감

  - 향후 GPU 추가 확장 가능성 확보

 ✅AI 진단 정확도 향상

  - 실시간 영상 분석 성능 개선

  - 모델 정밀도 및 예측 정확도 향상 기대