항목

내용

 고객사

 한국****연구원

 설치일

 2025-08-28

 모델명

 ASUS ESC8000A-E12

 고객사 요청 사항

 - 고성능 GPU 서버 기반 AI 학습 환경 구축

 - 서버실 내 기존 인프라와의 호환성 확보

 - 안정적인 운영체제 기반의 시스템 구성

 - 서버랙 내 마운트 및 전원/네트워크 연결 작업 포함

 히스토리

 🛠️구축 과정

  1. 서버실 내 랙 마운트 작업 진행

   - 4U 폼팩터의 ESC8000A-E12 장비를 전용 랙에 고정

   - 진동 및 냉각 흐름 고려한 위치 선정

  2. 전원 및 네트워크 연결

   - 2+2 리던던트 구성의 3000W PSU 연결

   - 듀얼 기가비트 LAN 및 OCP 3.0 모듈 장착

  3. 운영체제 설치 및 초기 세팅

   - Ubuntu 22.04 LTS 설치

   - NVIDIA 드라이버 및 CUDA Toolkit 설치

   - 시스템 모니터링 및 원격 관리 툴 구성 (ASMB11-iKVM, ACC)

 사용 장비 및 특징

 [ASUS ESC8000A-E12]

 - 용도 : 대규모 AI 학습, HPC, VDI 등 고성능 병렬 연산 및 CPU 집약적 워크로드 처리

 - CPU : Dual AMD EPYC™ 9004 시리즈

 - RAM : 2TB DDR5 ECC Registered 24개

 - GPU : NVIDIA RTX A6000 48GB x 8개 (딥러닝 및 병렬 연산용)

 - 특징

  1) PCle 5.0 기반 고속 데이터 처리

  2) 독립 CPU/GPU 공기 흐름 터널 설계로 효율적인 냉각

  3) ASUS ASMB11-iKVM 및 Control Center 통한 원격 관리

  4) TPM 2.0 및 PER FPGA 기반 보안 기능 내장

 기대 효과

 ✅고성능 AI 학습 환경 구축 완료

 ✅서버실 내 안정적인 랙 마운트 및 전원 구성

 ✅Ubuntu 기반의 운영체제 환경으로 호환성 및 유지보수 용이

 ✅향후 GPU 확장 및 병렬 처리 환경에 유연하게 대응 가능