항목

내용

 고객사

 ***브란스 병원

 설치일

 2025-09-09

 모델명

 ASUS ESC8000-E11

 고객사 요청 사항

 - AI 기반 병원 키오스크 수납 시스템

 - 환자의 수납 및 결제 프로세스를 자동화하여 운영

 히스토리

 구축과정 🛠️

  1. 스토리지 구성

  - SSD RAID 1 구성

  - OS : Ubuntu 22.04 CLI 버전 설치

  2. 파티션 구성

  - /boot : 1024MB

  - /boot/efi : 1024MB (자동 할당)

  - /: 나머지 전체 할당

  3. 필수 패키지 설치

  - SSH, vim, ifconfig

  4. GPU 및 개발 환경

  - NVIDIA Driver : 575.64.03

  - CUDA 12.9

  - cuDNN

  - NVIDIA Toolkt (1.13-5 ver.)

  - Fabric Manager는 VGA 미지원 (L40S) 이슈로 미설치

  5. 컨테이너 환경

  - Docker 28.3.3 설치

 사용 장비 및 특징

 [ASUS ESC8000-E11]

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

  - CPU : Intel Xeon Gold 6444Y (16코어, 3.6GHz) x 2

  - RAM : Micron DDR5-5600 ECC RDIMM 64GB (512GB 구성)

  - GPU : NVIDIA Tesla L40S 48GB (ASUS OEM / W-3Y)

  - 특징

  1) 초고성능 GPU 지원

  2) PCle 5.0 기반 확장성

  3) 효율적인 냉각 설계

  4) 중복 전원 및 원격 관리 기능

 기대 효과

 ✅병원 수납 관련 업무 편리성 향상

 ✅환자 및 보호자의 대기시간 감소

 ✅병원 인력의 단순 반복 업무 효율화

 ✅향후 AI 기반 서비스 확장 가능성 확보