![[AI 인프라 구축 사례] 고밀도 액체냉각으로 완성한 홀리데이로보틱스의 고성능 AI 개발 환경](https://image.inblog.dev?url=https%3A%2F%2Fsource.inblog.dev%2Ffeatured_image%2Ff9708f76-f3bc-4880-9999-78b0cbfece1b%2F744b205d-3f80-4435-bd29-eac56ca85f5a&w=3840&q=75)
AI 클러스터 구축 사례 - 서버 한 대에서 GPU 클러스터까지, HD한국조선해양이 매니코어소프트와 5년간 함께한 이유
서버 한 대로 시작해 GPU 클러스터를 구축하는 AI 인프라 파트너가 되기까지, HD한국조선해양의 실제로 벌어진 병목 문제와 그 해결 과정을 담았습니다. GPU 서버 스펙만으론 부족한 GPU 인프라 구축, 매니코어소프트가 숨은 병목을 어떻게 해결했는지 확인해보세요.
CPU 2,500코어급 CFD 성능을 6U에: STAR-CCM+로 확인한 dg5R
CAD-IT Korea가 dg5R의 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 2·4·8장으로 STAR-CCM+ 약 8천만 격자 문제를 측정했다. GPU 8장은 50회 반복 계산을 35.2초에 마쳤다. 6U 액체냉각 서버 한 대에 담긴 성능과 CPU 2,500코어급 환산의 의미를 살펴본다.
같은 칩인데 10% 느렸다: RTX Pro 6000 SE vs RTX 5090 실측기
RTX Pro 6000 Server Edition은 FP32 행렬곱 실측에서 RTX 5090보다 약 10% 느렸습니다(76.8 vs 87.2 TFLOPS). 원인은 최대 클럭 2430MHz와 한 단 낮은 메모리 클럭입니다. FP16 딥러닝 연산에서는 SE가 이론대로 앞섭니다.
RTX A6000으로 최고 성능 서버를 구축하는 방법 (매니코어소프트 딥가젯)
RTX A6000을 활용한 최고 성능 서버 구축 방법과 매니코어소프트 딥가젯의 혁신적인 액체 냉각 솔루션을 통해 고성능 컴퓨팅 환경에서 최적의 성능을 유지하는 비결을 알아보세요. 최신 Burn-in 테스트 결과를 포함하여 자세히 설명합니다.
