

2/3 수준크기
GPU 최대 3개 더 장착 가능
타사 GPU 서버와 비교한 결과입니다.
성능
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

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.최신 아키텍처

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 | - |
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


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
디자인


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.
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.
SPEC
소음
사이즈
W x D x H
CPU
GPU
메모리
하드드라이브
PCIe
운영체제
네트워크
품질보증
전원
메뉴얼 및 보증서