NVIDIA, AI 기반 PC 솔루션 출시: 72코어 Grace CPU와 최대 784GB 메모리를 탑재한 Blackwell GPU를 탑재한 DGX Spark 및 DGX Station 데스크탑

NVIDIA, AI 기반 PC 솔루션 출시: 72코어 Grace CPU와 최대 784GB 메모리를 탑재한 Blackwell GPU를 탑재한 DGX Spark 및 DGX Station 데스크탑

NVIDIA는 강력한 Grace CPU와 Blackwell GPU를 기반으로 구축된 DGX Spark 및 DGX Station AI PC를 출시하며 AI 컴퓨팅 분야의 최신 제품을 공식적으로 공개했습니다.

NVIDIA의 DGX Spark 및 DGX Station으로 데스크탑 파워를 극대화하세요

보도자료: 이전에 Project DIGITS로 알려졌던 DGX Spark는 DGX Station과 함께 데스크톱 환경을 위해 설계된 NVIDIA의 새로운 슈퍼컴퓨터 라인을 나타냅니다.이러한 혁신적인 시스템은 NVIDIA Blackwell Ultra 플랫폼의 기능을 활용하여 AI 개발자, 연구자, 데이터 과학자 및 학생이 대규모 AI 모델을 효율적으로 프로토타입화, 미세 조정 및 실행할 수 있도록 합니다.사용자는 이러한 모델을 로컬에서 실행하거나 강력한 NVIDIA DGX Cloud 및 기타 가속화된 클라우드 인프라를 활용할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다.

DGX Spark와 DGX Station은 모두 이전에 데이터 센터에서만 사용 가능했던 Grace Blackwell 아키텍처의 강력한 성능을 데스크톱 사용자에게 직접 제공합니다. ASUS, Dell, HP Inc., Lenovo를 포함한 선도적인 글로벌 시스템 빌더가 협력하여 이러한 획기적인 기술을 개발하고 있습니다.

DGX Spark로 혁신 강화

세계에서 가장 작은 AI 슈퍼컴퓨터로 불리는 DGX Spark는 수백만 명의 연구자, 데이터 과학자, 로봇 개발자, 그리고 학생들이 생성적 AI와 물리적 AI의 경계를 탐험할 수 있도록 설계되었습니다.이 아키텍처는 뛰어난 성능과 기능을 제공할 것을 약속합니다.

핵심은 데스크톱 형식에 맞게 세심하게 설계된 NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip입니다. GB10은 5세대 Tensor Cores와 FP4 지원을 특징으로 하는 강력한 NVIDIA Blackwell GPU를 탑재하여 고급 AI 추론 모델을 사용한 미세 조정 및 추론을 포함하여 AI 컴퓨팅 작업에 대해 초당 1, 000조 개의 놀라운 연산을 실행할 수 있습니다.

GB10 Superchip은 NVIDIA의 NVLink-C2C 상호 연결 기술을 활용하여 5세대 PCIe보다 5배 더 넓은 대역폭을 자랑하는 일관된 CPU+GPU 메모리 모델을 제공합니다.이를 통해 GPU와 CPU 간의 효율적인 데이터 액세스가 가능해져 메모리 집약적 AI 작업의 성능이 크게 향상됩니다.

DGX Station으로 개발 가속화

NVIDIA DGX Station은 AI 개발을 목표로 하는 데스크톱 워크스테이션에 데이터 센터 수준의 기능을 직접 제공한다는 점에서 두드러집니다. NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip을 통합한 최초의 데스크톱으로서, 광범위한 교육 및 추론 워크로드를 지원하기 위해 놀라운 784GB의 일관된 메모리를 제공합니다. GB300은 최신 Tensor Cores와 FP4 정밀도를 갖춘 NVIDIA Blackwell Ultra GPU에 연결되어 있으며, 최적의 시스템 성능을 위해 NVLink-C2C를 통해 연결됩니다.

또한 DGX Station에는 하이퍼스케일 AI 컴퓨팅 작업을 강화하도록 특별히 설계된 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC가 포함되어 있습니다.최대 800Gb/s의 네트워크 속도를 지원하는 기능을 갖춘 이 기술은 빠르고 효율적인 네트워크 연결을 용이하게 하여 여러 DGX Station이 더 큰 워크로드에서 협업하고 까다로운 AI 애플리케이션에 대한 가속화된 데이터 전송을 가능하게 합니다.

예상 가용성

DGX Station은 올해 말에 ASUS, BOXX, Dell, HP, Lambda, Supermicro 등 다양한 제조 파트너를 통해 출시될 예정입니다.

출처 및 이미지

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