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[아이티스정보통신/구축사례] ASUS ESC8000-E12 기반 AI·딥러닝 연산 가속을 위한 고성능 GPU 서버 구축사례
관리자
2026.09.02 13:25:18
조회수 40
구축사례 / 서버 구축사례
ASUS ESC8000-E12 기반
AI·딥러닝 연산 가속을 위한 고성능 GPU 서버 구축사례
고객사
**물연구원 (2026-06-02)
도입 장비
ASUS ESC8000-E12 서버
구축 목적 OBJECTIVES
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⚡
NVIDIA H200 기반의 초고속 AI 연산 환경 구현
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🛡️
NVMe RAID 5 구성으로 데이터 안정성 및 가용성 확보
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🗄️
정밀 랙 마운트 구축으로 안정적인 인프라 운영 지원
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사용 장비 사양 및 특징 HARDWARE SPECIFICATIONS
| 구분 | 스펙 |
|---|---|
| Model | ASUS ESC8000-E12 서버 |
| GPU | NVIDIA H200 × 2EA |
| CPU | Intel Xeon 6740P × 2EA |
| Storage | 3.84TB U.2 NVMe SSD × 4EA (RAID 5 구성) |
| OS | Windows 11 Pro |
구축 및 작업 내용WORK EXECUTION LOG
1 | TPM 모듈 장착 및 Windows 11 Pro 환경 구성하드웨어 TPM 모듈 장착 후 Windows 11 Pro를 설치하고 기본 계정 및 네트워크 환경을 구성했습니다. |
2 | 고속 NVMe SSD 기반 RAID 5 스토리지 빌드3.84TB U.2 NVMe SSD 4EA를 RAID 5로 구성하여 데이터 안정성과 가용성을 확보했습니다. |
3 | 전용 랙 마운트 및 케이블링 작업서버 랙 위치를 점검한 후 전용 레일로 서버를 마운트하고 전원 및 네트워크 배선을 완료했습니다. |
4 | 하드웨어 종합 검증 및 최종 고객 검수주요 부품 인식과 재부팅 동작을 점검한 후 고객사 입회 검수를 통해 최종 구축을 완료했습니다. |
기대 효과EXPECTED BENEFITS
›연산 성능
듀얼 Intel Xeon 프로세서와 512GB 메모리를 탑재하여 대규모 데이터 처리와 고성능 연산 환경을 구축하였습니다.
›가속 처리
NVIDIA H200 GPU 2EA를 적용하여 AI 모델 학습, 딥러닝, HPC 등 초고속 GPU 가속 작업을 완벽하게 지원합니다.
› 안정성
NVMe SSD 기반 RAID 5 구성과 TPM 모듈을 적용하여 데이터 보호 역량을 높이고 시스템 가용성을 대폭 강화하였습니다.
› 운영 최적화
Windows 11 Pro 및 최신 정규 드라이버를 최적화하여 사용자 친화적이고 안정적인 시스템 운영 환경을 구현하였습니다.
자주 묻는 질문FAQ
1 RAID 5로 구성한 이유는 무엇인가요?
RAID 5는 데이터를 분산 저장하면서 패리티 정보를 함께 구성하여 디스크 1개 장애 발생 시에도 데이터를 보호하고
스토리지의 안정적인 운영을 지원할 수 있습니다.
스토리지의 안정적인 운영을 지원할 수 있습니다.
2 GPU 서버 설치 후 어떤 테스트를 진행하나요?
서버 부팅 및 재부팅 테스트를 진행하고 CPU, 메모리, GPU, NVMe SSD 등의 장치 인식 상태와
RAID 구성 상태를 확인하여 시스템의 정상 동작 여부를 검증합니다.
RAID 구성 상태를 확인하여 시스템의 정상 동작 여부를 검증합니다.
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