위한 784GB의 대용량 코히어런

엔비디아 GB300 그레이스 블랙웰 울트라 데스크톱 슈퍼칩이 탑재된 최초 데스크톱 시스템으로, 대규모 훈련과 추론워크로드가속화를 위한 784GB의 대용량 코히어런트 메모리 공간을 갖추고 있다.

GB300 데스크톱 슈퍼칩은 최신 세대 텐서 코어와 FP4 정밀도를 갖춘 엔비디아 블랙웰 울트라.

그러나 대부분의 기업은 디지털 전환 과정에서 기존 데이터 운영의 복잡성, 비용 효율성 등의 문제로워크로드현대화에 어려움을 겪는다.

이처럼 AI 모델 구축을 위한 AI 스토리지는 AI 애플리케이션과 AI 개발 워크플로우 요구사항을 지원하도록 설계된 인프라 및 솔루션으로, 고성능·고효율 데이터.

AI 및 소프트웨어 기업 소프트서브(SoftServe)의 숀 그린(Shaun Greene)은 "RTX PRO 6000 블랙웰 GPU를 활용해 AI 모델 성능을 최대 3배 향상시켰다"며 "기존 클라우드 환경에서만 가능했던 AI워크로드를 이제 워크스테이션에서도 처리할 수 있게 됐다"고 전했다.

출시 일정 및 구매 정보 RTX PRO.

오류 격리는 다양한워크로드에 대한 안전하고 효율적인 리소스 할당을 위해워크로드간섭을 방지하고 성능과 유연성을 극대화하도록 설계됐다.

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신규 랩톱 GPU는 AI를 통해 랩톱 성능과 전력 효율성을 지능적이고 지속적으로 최적화하는 최신 엔비디아 블랙웰 맥스-Q 기술을.

또한, 엔비디아 HGX B300 NVL16은 거대 언어 모델(LLM)에서 11배 빠른 추론 성능, 7배 향상된 컴퓨팅 성능, 4배 증가한 메모리를 제공해 AI 기반워크로드에서도 최적의 성능을 보장한다.

블랙웰 울트라 시스템은 엔비디아 DGX 클라우드(DGX™ Cloud) 에서도 활용 가능하며, DGX GB300 시스템을 탑재한.

GB300 NVL72는 또한 진화하는워크로드를 위해 소프트웨어, 서비스, AI 전문 지식으로 성능을 최적화하는 선도적인 클라우드의 엔드 투 엔드 완전 관리형 AI 플랫폼인 엔비디아 DGX 클라우드(DGX Cloud)에서 사용 가능할 것으로 예상된다.

DGX GB300 시스템이 탑재된 엔비디아 DGX SuperPOD은.

호퍼의 NVL8 디자인과 FP8 정밀도 대비 블랙웰의 NVL72 디자인과 FP4 정밀도의 성능은 최대 25배까지 높으며 다양한워크로드를 위한 요구사항들에 유연하게 대응할 수 있다.

100메가와트(MW) 전력 용량의 AI 팩토리 환경에서 GB200 NVL72는 H100 NVL8 대비 절반 이하의 랙 수에 두 배 가까운 GPU 다이를.

딥러닝 모델 학습과 AI워크로드운영을 위한 최적화된 솔루션도 제공하며, 엔비디아, AMD(AMD), 인텔(INTC) 등 주요 IT 기업들과 협업을 확대하고 있다.

AI 발전 속도를 고려할 때 델의 이러한 전략이 기업들의 AI 도입을 더욱 촉진할 것으로 보인다.

특히 AI PC 도입이 본격화될 경우 현금 창출 능력이 더욱.

데이터의 양이 폭발적으로 증가하고, GPU 가속워크로드와 하이브리드 클라우드 환경이 보편화되면서 기업들은 기존 저장방식에서 벗어나 새로운 전략을 모색하고 있다.

이 같은 변화의 중심에는 *유연한 클라우드 소비 모델*, *통합 데이터 서비스*, *자동화의 필요성*이 자리하고 있다.

또한, AI 및 HPC워크로드를 위한 모듈형 데이터센터 ‘AI Mod POD’도 함께 공개됐다.

이 데이터센터는 모듈당 1.

5메가와트(MW)의 전력을 공급할 수 있으며, 업계 최고 수준의 전력 효율성을 제공한다.

트리쉬 댐크로거 HPE 고성능 컴퓨팅 및 AI 부문 수석 부사장은 “새로운 인프라는 AI 및 데이터 처리.