dg5W
여전히 컴팩트, 성능은 2배.
새로워진 딥가젯 액체냉각 덕분.

컴팩트함과 강력한 냉각 성능의 만남. 새로워진 딥가젯 액체냉각은 같은 공간에 2배의 AI 프로세서를 장착할 만큼 효율적이면서도 여전히 조용합니다. 또한 최신 아키텍처를 모두 지원하고 유연한 폼팩터로 설계되어 데이터센터부터 사무실까지 활용할 수 있는 팔방미인이죠.

2/3 수준크기
GPU 최대 3개 더 장착 가능
타사 GPU 서버와 비교한 결과입니다.
성능
2배의 성능이 되다.
최신 딥가젯 액체냉각 시스템 덕분에 dg5W는 NVIDIA H200NVL과 RTX 5090, RTX PRO 6000 Blackwell 을 포함한 고발열 AI칩 7장을 안정적으로 냉각합니다. 그러면서도 바로 옆에 두고 작업할 수 있을 만큼 조용하죠. 덕분에 이제 초고사양 작업도 사무실에서 안정적으로 처리할 수 있습니다.
최대
7장AI 프로세서
장착 가능 개수
최대
27.7PFLOPSAI 성능
(H100 NVL 7장, FP8 기준)
최대
900GB/sGPU-GPU 통신속도
(H200 NVL NVLink 브릿지 장착시)
최대
846GBHBM3E GPU 메모리
최대
1,821B파라미터 모델 서비스 가능
GPT-3의 약 10배 크기
최대
2.29배성능 향상
dg4W 최대성능 대비
랙 마운트형
데이터센터부터 사무실까지 유연하게. dg5W는 랙 마운트형으로도 쉽게 활용할 수 있으며, 두 타입 모두 강력한 성능과 최고 수준의 정숙성으로 동작합니다.
랙 마운트형은 최적화된 에어플로우가 냉각 성능을 극대화하고, 데이터센터에서도 별도 장치가 필요하지 않아 관리 비용을 최대 50% 이상 줄여줍니다. 타워형에 포함된 이륜 캐스터 바퀴 대신 브라켓을 이용해 랙에 쉽게 고정할 수 있습니다.

deep gadget만의
액체냉각 기술.
deep gadget은 흔한 커스텀 수냉이 아닙니다. 서울대 연구실의 슈퍼컴퓨터 개발·구축 성과,
도요타자동차 본사 20년 경력 엔지니어의 설계 그리고 10년 간의 R&D가 합쳐진 정교한 차세대 냉각 시스템입니다.
관리가 필요 없는 내장형 액체냉각 시스템
세계 최고 수준의 안정성을 자랑하는 완전 밀폐형 내부 수로 입니다.

dg5W
Cooling System
일반 커스텀
Cooling System
세계 최고 수준의 Dual-Pump 냉각 시스템을 장착, 발열로 인한 GPU 스로틀링 문제 방지와 수명을 연장
deep gadget
GPU를 최대로 사용하더라도 온도가 60℃ 내외로 유지되므로 GPU 성능 저하가 일어나지 않습니다.일반 GPU 서버
GPU 온도가 80~90℃로 올라가서, 자동으로 GPU 동작 클럭이 떨어지고 성능이 내려갑니다.세계 최고 수준의 적응형 액체냉각 시스템
deep gadget은 시스템의 사용률과 온도를 상시로 체크하여 액체냉각 시스템을 적응적으로 컨트롤합니다.시스템이 가벼운 일을 하고 있다면 더 조용하게 동작합니다.
최신 아키텍처
최신을 지원해 당신의 작업에 날개를 달다.딥가젯 액체냉각의 압도적 효율이 최신 아키텍처와 만났습니다. AI 학습은 물론이고 영상, 과학 컴퓨팅, 고차원 모델링 등 모든 고성능 작업을 완벽히 지원하도록 폭넓은 AI 프로세서 테이블을 지원합니다. 또한 풍부한 PCIe Gen 5.0 레인과 ddr5 메모리는 모든 전문가용 작업과 대규모 워크로드를 막힘없이 처리하기에 부족함이 없는 용량과 속도를 제공합니다.

최신 AI 프로세서 지원
- NVIDIA H200NVL
최신 CPU 지원. 듀얼까지
- AMD Threadripper Pro 9000WX 시리즈
PCIe gen 5 슬롯
- 최대 7개의 gen 5 슬롯 지원
- 최대 2배 큰 대역폭
DDR5-5600 메모리 지원
- 최대 2배 빠른 속도
- 최대 96GB x 8 용량 지원
다양한 GPU 지원
AI 학습에 있어서 중요한 것은 TF32, BFLOAT16의 성능입니다. dg5W가 지원하는 GPU는 다음과 같습니다. 든든한 제품군으로 구성된 GPU의 완벽한 지원은 고사양이 필요한 전문가들에게 날개를 달아줄 준비가 되었습니다.| 모델명 | 제조사 | 메모리 | AI 학습 성능 TF32(FP32) (TFLOPS) | AI 성능 BF16(FP16) (TFLOPS) | AI 추론 성능 INT8|FP8|FP4 (TOPS/TFLOPS) | 정밀 연산 성능 FP64 (TFLOPS) | 일반 연구 성능 FP32 (TFLOPS) | 렌더링 성능 RT Core (TFLOPS) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | NVIDIA | GDDR7 96GB | 234 (468*) | 468 (936*) | 1,892 (3,784*) | 1.88 | 120 | 354.5 |
| RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q | NVIDIA | GDDR7 96GB | 219 (438*) | 438 (876*) | 1,755 (3,511*) | 1.72 | 110 | 332.6 |
| H200 NVL | NVIDIA | HBM3e 141GB | 417 (835*) | 835 (1,671*) | 1,670 (3,341*) | 30 | 60 | - |
| H100 NVL | NVIDIA | HBM3 94GB | 494 (989*) | 989 (1,979*) | 1,979 (3,958*) | 34 | 67 | - |
| RTX5090 | NVIDIA | GDDR7 32GB | 104.8 (209.6*) | 419 (838*) | 1,676 (3,352*) | 1.64 | 104.8 | 318 |
| Wormhole n300 | Tenstorrent | GDDR6 24GB | ||||||
| H100 | NVIDIA | HBM2e 80GB | 378 (756*) | 756 (1,513*) | 1,513 (3,026*) | 26 | 51 | - |
| A100X | NVIDIA | HBM2e 80GB | 159 (318*) | 318 (636*) | 636 (1,272*) | 9.9 | 19.9 | - |
| A100 | NVIDIA | HBM2e 80GB | 156 (312*) | 312 (624*) | 624 (1,248*) | 9.7 | 19.5 | - |
| L40S | NVIDIA | GDDR6 48GB | 183 (366*) | 362 (733*) | 733 (1,466*) | 1.4 | 91.6 | 209 |
| 6000 Ada | NVIDIA | GDDR6 48GB | 182 (364*) | 364 (729*) | 729 (1,457*) | 1.4 | 91.1 | 210.6 |
| L40 | NVIDIA | GDDR6 48GB | 90.5 (181*) | 181 (362*) | 362 (724*) | 1.4 | 90.5 | 209 |
| A6000 | NVIDIA | GDDR6 48GB | 38.7 (77.4*) | 77.4 (154.8*) | 154.8 (309.7*) | 1.3 | 38.7 | 75.6 |
| 5000 Ada | NVIDIA | GDDR6 32GB | 65.3 (130.5*) | 261 (522*) | 522 (1,044*) | 1 | 65.28 | 151 |
| A5000 | NVIDIA | GDDR6 24GB | 27.8 (55.6*) | 55.6 (111.2*) | 111.2 (222.4*) | 0.9 | 27.8 | 54.2 |
| RTX4090 | NVIDIA | GDDR6 24GB | 82.5 (165*) | 165 (330*) | 660.6 (1,321*) | 1.3 | 82.5 | 191 |
| RTX4090 D | NVIDIA | GDDR6 24GB | 73.54 (147*) | 147 (294*) | 588 (1,176*) | 1.14 | 73.54 | 170 |
| RTX4080 | NVIDIA | GDDR6 16GB | 48.7 (97.4*) | 97.4 (195*) | 389.8 (779.8*) | 0.7 | 48.7 | 112.7 |
| RTX4070Ti | NVIDIA | GDDR6 | 40.1 (80.2*) | 80.2 (160.4*) | 320 (641*) | 0.6 | 40.1 | 93 |
| MI250 | AMD | HBM2e 128GB | 45.3 (90.5**) | 362.1 | 362.1 | 90.5 | 45.3 | - |
| MI210 | AMD | HBM2e 64GB | 22.6 (45.3**) | 181 | 181 | 45.3 | 22.6 | - |
| MI100 | AMD | HBM2 32GB | 23.1 | 92.3 | 92.3 | 11.5 | 23.1 | - |
| RX7900XTX | AMD | GDDR6 24GB | 61 | 123 | 123 | 3.8 | 61 | - |
*Performance using the new sparsity feature
**Performance using matrix core
(제조사에서 공개하지않은 스펙은 추산한 것이므로 오류가 있을 수 있습니다.)
10G, IPMI도 빠짐없이 지원
기본기부터 확실히, 2개의 10G Ethernet 포트와 1개의 IPMI 포트를 지원.
고속 NIC 지원
고속 Network Adapter인 InfiniBand NDR, HDR, EDR, Ethernet 200G, 100G 지원으로 네트워크에 대한 걱정도 불필요.
gadgetini 모니터링
모니터링으로 궁극의 냉각을 완성시키다. 이제, 서버 상태를 간편하게 확인할 수 있는 전면부 디스플레이와 모니터링 시스템 'gadgetini' 가 기본 제공됩니다. 내부에 구석구석 장착된 센서들이 서버가 잘 돌아가고 있는지 실시간으로 체크하며, 수집한 정보를 전면부 디스플레이에서 간단히 확인할 수 있죠. 이를 이메일이나 슬랙 알림과 연동해 서버 관리가 한결 쉬워집니다. 더 나아가 대시보드를 통해 센서로그를 확인하고 나의 서버와 클러스터 관리도 가능한, 진정한 올인원 관리 시스템입니다.


AI 효율과 직접 관련된 정보를 관리. AI 프로세서의 온도를 실시간으로 디스플레이에서 확인 가능. 온도가 높아지면 알림을 보내 미리 대비할 수 있습니다.
서버 안을 직접 들여다보는 것처럼 편리. 냉각수 온도, 섀시 내부 습도를 체크해 서버 상태를 한눈에 체크할 수 있고, 안심하고 사용할 수 있습니다.
섀시 내부 정보
내부온도내부 습도냉각액 정보
냉각액 온도냉각액 수위누수 여부CPU, AI 프로세서 정보
칩 온도메모리 활용률전력량
- Q. 수냉식 시스템인데 혹시 누수가 되면 어떻게 되나요?
- deep gadget은 연결부가 모두 접합된 완전 밀폐된 구조로 설계가 되어 정상적인 상태에서는 누수의 위험이 전혀 없습니다. 하지만 누수에 대한 대비책은 항상 가지고 있습니다. 저희 시스템은 물리적인 충격이나 기타 요인에 의해서 누수 등 치명적인 장애가 발생했을 시 자동으로 시스템이 종료됩니다. 그리고 저희 액체냉각 시스템의 설계상 누수가 발생할 수 있는 냉각수의 양이 수십 mL를 넘지 않습니다. 이는 다른 장치에도 영향이 없을 뿐만 아니라 deep gadget에도 거의 영향이 없는 수준입니다. 혹여나 장애가 발생하면 저희 엔지니어가 제품을 회수하여 문제 부분을 완전히 교체 후 다시 설치를 해 드립니다.
디자인
새로운 냉각, 더 새로운 디자인. 업그레이드된 냉각 시스템을 장착한 dg5W는 외관도 완전히 진화했습니다. 내부 디자인은 공간 효율성을 극대화해 GPU를 고밀집으로 장착할 수 있고, 세련된 알루미늄 하우징으로 서버를 바로 옆에 두고 작업할 때도 이질감이 없죠. I/O 패널을 전면부로 배치해 뜨거운 바람이 내부 부품을 손상시키지 않습니다. 타워형, 랙마운트 형으로 바꿔가며 사용하더라도 오랫동안 안과 밖으로 견고하고 안정적으로 동작합니다.


어떤 경우라도 안정적인 파워. dg5W의 어떤 구성을 선택하든 1300W 이상의 엔터프라이즈급 PSU 4개가 기본으로 장착 돼 AI 프로세서를 강력하게 지원합니다. 또한, 이중화된 핫스왑 파워이기 때문에 예상치 못한 상황에서도 소중한 작업과 데이터는 안전합니다.

최대 8개의 확장 스토리지.NVMe M.2 메인 스토리지에 더해 8개의 2.5" SSD 스토리지로 최대 64TB의 든든한 확장 용량을 확보 할 수 있습니다. 핫스왑으로 작업 중단 없이 디스크를 확장하거나 교체할 수도 있죠. RAID 구성으로 소중한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.
받자마자 딥러닝.
서버가 아닌 AI 인프라를 받다.
딥가젯은 AI 연구개발에 필요한 SW를 기본 탑재하여 받자마자 바로 딥러닝을 수행할 수 있습니다. OS부터 딥러닝 워크로드 사이의 소프트웨어 스택을 모두 딥가젯 팀에 맡겨보세요. 귀찮은 HW와 SW 호환성 문제는 신경쓰지 말고, 연구에만 집중하세요.
OS
- Ubuntu
- RHEL
- Rocky Linux
- Windows
드라이버
- NVIDIA
- AMD
- Tenstorrent
- Infiniband/GbE
런타임 및 라이브러리
- CUDA
- cuDNN
- NCCL
- cuBLAS
- TensorRT
- ROCM
딥러닝 프레임워크 및 솔루션
- PyTorch
- TensorFlow
- DeepSpeed
- Ollama
- Horovod
- vLLM
- 3rd Party 솔루션
개발 도구
- MPI
- Anaconda
- Docker
SPEC
20 ~ 53dB (Full load)소음
445mm x 780mm x 225mm(5U)사이즈
W x D x H
780mm(model 660mm + Handle 120mm)
AMD Ryzen™ Threadripper PRO 9000 Series ProcessorsCPU
최대 8장GPU
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
NVIDIA RTX 5090
NVIDIA RTX 6000 Ada
NVIDIA L40S
NVIDIA H200 NVL(NVL Bridge 포함)
Tenstorrent Wormhole n300s
Tenstorrent Blackhole p150a
Furiosa Warboy
최대 768GB메모리
DDR5 5600 ECC
최대 4TB 주 스토리지하드드라이브
M.2 NVMe SSD
최대64TB 보조 스토리지
M.2 NVMe SSD / 2.5” SSD / 2.5” HDD
7 PCIe 5.0 x16PCIe
Windows, RHEL, Ubuntu, Rocky Linux운영체제
2 x 10GbE Base-T네트워크
IPMI
InfiniBand NDR / HDR / EDR Ethernet 400G / 200G / 100G
NIC - Infiniband Card 100G / 200G Dual Port (별매품)
3년품질보증
4 x 2,000W(8.0kW) 80 Plus Platinum전원
제품 매뉴얼 다운로드메뉴얼 및 보증서






