딥 러닝을 위한
최고의 서버 솔루션

DEEP Gadget은 고밀도로 장착된 수냉식 GPU의 강력한 성능으로
최고의 딥 러닝 연구 환경을 제공합니다.

제품 특징

더 적은 비용으로 고성능을 달성합니다. 딥 러닝 연구에만 집중할 수 있습니다.

GPU 최대 7개를 장착하여 성능을 극대화합니다.

단일 서버에 장착된 7개의 GPU로 최대 70 TFLOPS의 계산 성능을 제공합니다. 매니코어소프트의 수냉 솔루션을 적용하여 고밀도로 장착된 GPU를 안정적으로 냉각합니다. 동급 GPU 서버 중 최고 수준의 저소음을 달성하여 사무실 안에서도 사용이 가능합니다.

다양한 GPU 옵션을 통해 시스템 구축 비용을 최소화합니다.

수냉 솔루션 적용으로 게임용 GPU에서도 엔터프라이즈용 GPU 수준의 수명과 안정성을 확보하였습니다. 사용자의 필요에 따라 합리적인 GPU 옵션을 선택하여 시스템 구축 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 딥 러닝에 널리 사용되는 NVIDIA GPU와, 최근 Caffe 및 TensorFlow 지원을 시작한 AMD GPU를 모두 지원합니다.

모든 소프트웨어가 준비되어 있습니다.

운영체제(Ubuntu)부터 Caffe 및 TensorFlow까지 딥 러닝에 필요한 모든 소프트웨어가 미리 설치되어 있습니다. 번거로운 세팅 없이 바로 딥 러닝 튜토리얼을 시작해 볼 수 있습니다. 또한 GPU의 실제 메모리 용량보다 더 큰 인공신경망 데이터를 처리할 수 있도록 하는 매니코어소프트의 Virtual GPU Memory for DNNs 기술이 적용되어 있습니다.

매니코어소프트의 수냉 솔루션

세계 최초의 수냉식 이종 슈퍼컴퓨터를 개발한 기술력으로 DEEP Gadget을 탄생시켰습니다.

Supercomputer Chundoong Emerging Technologies in SC15
서울대학교의 슈퍼컴퓨터 '천둥'

매니코어소프트의 수냉 솔루션으로 2012년 세계 최초의 수냉식 이종 슈퍼컴퓨터인 '천둥'을 구축하였습니다. 랙 4개에 장착된 수백 개의 GPU를 안정적으로 냉각하고 있습니다.

SC15 차세대 기술 선정

세계 최대의 슈퍼컴퓨터 관련 전시회인 SC15에서 매니코어소프트의 수냉 솔루션이 차세대 기술(Emerging Technology) 중 하나로 선정되었습니다.

항목사양
CPU Intel Xeon E5-2600 v4 series CPU 1개 혹은 2개
GPU

다음 중 한 가지를 선택 가능합니다. 아래 리스트에 없는 GPU를 장착하기 원하시면 별도로 문의하시기 바랍니다.

  • NVIDIA Tesla P100 PCIe 16 GB 7개
  • NVIDIA Tesla P100 PCIe 12 GB 7개
  • NVIDIA Tesla P40 7개
  • NVIDIA GeForce GTX Titan Xp 7개 (GPU 구입을 위해 별도의 절차가 필요합니다.)
  • NVIDIA GeForce GTX 1080 Ti 7개
  • AMD Radeon RX Vega 64 7개
  • NVIDIA Tesla V100 for PCIe (출시 예정)
  • AMD Radeon Instinct MI25 (출시 예정)
PCIe PCIe 3.0 x16 2개, PCIe 3.0 x8 5개
메인 메모리 DDR4 2400 MHz ECC Reg 메모리 64 GB, 128 GB, 혹은 256 GB
주 스토리지 M.2 NVMe SSD 250 GB 혹은 그 이상
대용량 보조 스토리지
(선택 사항)

다음 중 한 가지를 선택 가능합니다.

  • 4 TB SATA3 HDD
  • 8 TB SATA3 HDD
  • 16 TB RAID 6 HDD 스토리지(4 TB SATA3 HDD 6개, Software RAID 6 4+2)
  • 32 TB RAID 6 HDD 스토리지(8 TB SATA3 HDD 6개, Software RAID 6 4+2)
마더보드 ASUS Z10PE-D8 WS 혹은 ASUS X99-E-10G WS
파워 1200 W 2개 혹은 1300 W 2개 (80 PLUS Platinum)
운영체제 Ubuntu 16.04 LTS
라이브러리
  • NVIDIA GPU 사용 시: CUDA Toolkit, cuBLAS, cuDNN, NCCL, NCCL 2, VMDNN 라이브러리
  • AMD GPU 사용 시: ROCm, MIOpen
딥 러닝 프레임워크
  • NVIDIA GPU 사용 시: Caffe, TensorFlow, Caffe2, Torch, PyTorch, Theano, MXNet, Cognitive Toolkit
  • AMD GPU 사용 시: hipCaffe, hipTensorFlow

DEEP Gadget은 12월에 출시 예정입니다.

제품 문의