이 기사는 서버 환경에서 PCIe GPU의 발전하는 경향에 대해 논의하며, 특히 기업 AI 공장, 엣지 서버, 워크스테이션 등 다양한 서버 유형에서 AI 작업 부하에 대한 적용을 중점적으로 다룹니다. 8x PCIe GPU 시스템의 장점을 강조하며, 이 시스템은 일반적으로 GPU당 300W에서 600W의 전력을 소비하여 SXM 기반 시스템보다 더 전력 효율적입니다. NVIDIA H100 NVL 및 H200 NVL GPU는 AI 추론 작업에서 성능을 향상시키는 NVLink 상호 연결 기술로 주목받고 있으며, NVIDIA RTX PRO 6000 블랙웰은 다양한 작업 부하에 적합하여 GPU당 96GB의 GDDR7 메모리를 제공하고 여러 인스턴스로 분할할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다.
또한, 이 기사는 ConnectX-8 SuperNIC를 활용하여 8x PCIe GPU 서버의 네트워킹 기능을 향상시키는 NVIDIA MGX PCIe 스위치 보드를 소개하며, 이는 설계의 중요한 변화를 나타냅니다. Supermicro의 SYS-522GA-NRT 서버는 여러 GPU를 지원하고 전력 소비가 낮아 운영 비용을 줄이는 데 기여하는 점이 강조됩니다. 논의는 GPU를 수용할 수 있는 표준 서버로 확장되며, 전용 AI 서버 없이도 AI 기능을 향상시키기 위해 전통적인 서버 아키텍처에 GPU를 통합하는 추세를 강조합니다.
엣지 서버는 소매업에서 컴퓨터 비전과 같은 애플리케이션에 필수적이며, NVIDIA L4와 같은 저전력 GPU가 최소한의 냉각 요구 사항으로 선호됩니다. 기사는 강력한 GPU를 장착한 워크스테이션의 중요성이 증가하고 있음을 언급하며, NVIDIA RTX PRO 6000 블랙웰과 같은 GPU가 AI 개발에서 생산성을 크게 향상시킬 수 있음을 강조합니다. 전반적으로, 이 기사는 AI가 산업 전반의 작업 흐름에서 기본적인 부분이 됨에 따라 다양한 서버 유형에 GPU가 점점 더 통합되고 있음을 강조합니다.
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