고객에게 적합한 AI GPU 인프라, 구매·렌탈·클라우드까지 에이핀이 설계합니다
GPU 도입은 장비 구매가 아니라 인프라 설계의 문제입니다
모델을 학습하는지 서비스를 추론하는지, 사용량이 일정한지 변동하는지, 데이터를 외부로 옮길 수 있는지에 따라 답이 달라집니다. 에이핀은 먼저 워크로드를 분석하고, 그 결과에 맞춰 온프레미스 서버와 클라우드, 하이브리드 구성을 제안합니다.
GPU 카드 단품
완제품 서버
2·4·8GPU
GPU 클러스터
InfiniBand · RoCE, 스토리지 연계
NVIDIA 레퍼런스 아키텍처 풀스택
HGX 8GPU 기반
xFusion을 주축으로 KAYTUS, Supermicro, Dell, HPE까지. 기관의 조달 정책과 표준 벤더 요건에 맞춰 복수 벤더로 제안합니다.
초기 투자 없이, 필요한 만큼 바로 시작하세요
공식 파트너Oracle Cloud Infrastructure GPU
공식 파트너로서 Bare Metal GPU 기반의 구축과 마이그레이션, 운영까지 함께 지원합니다. 대형 · 장기 사용 조건은 Oracle과 별도 협의를 통해 경쟁력 있는 조건을 설계합니다.
Oracle Cloud 서비스 자세히 보기
공식 파트너AWS GPU
공식 파트너로서 AWS GPU 인스턴스 기반의 도입과 아키텍처 설계, 운영까지 지원합니다. 기존 AWS 환경과의 서비스 연계, 한국과 글로벌 리전 활용이 중요한 조직에 맞습니다.
클라우드 사업부 자세히 보기기존 클라우드 환경, 데이터 위치, 약정 조건을 기준으로 알맞은 클라우드를 제안합니다. 두 환경을 함께 쓰는 구성도 설계합니다.
장비 납기 전 클라우드로 먼저 시작하고, 도입 후 온프레미스로 전환하는 경로도 설계합니다.
구매 부담 없이, 전용 GPU를 사용하세요
초기 비용 절감
대규모 CAPEX 없이 시작합니다. 예산 구조에 맞는 계약 기간을 설계합니다.
전용 보안 환경
물리적으로 구분된 전용 구성입니다. 사내 정책에 맞춘 네트워크 격리와 접근 통제 설계를 지원합니다.
운영 부담 경감
장애 대응과 유지 관리 부담을 계약 범위에 포함할 수 있습니다.
점진적 확장
수요가 검증되면 증설하거나 구매 전환을 검토합니다. 성장 단계에 맞춰 계약을 조정합니다.
GPU 도입, 어떤 방식이 가장 적합할까요?
| 구분 | GPU Server 구축 | GPU Cloud | GPU Rental 임차 |
|---|---|---|---|
| 초기 투자 구조 | CAPEX, 자산 보유 | OPEX, 사용량 과금 | OPEX 중심, 약정 기간 |
| 시작 속도 | 장비 납기와 상면 준비 필요 | 즉시 시작 가능 | 협의 후 단기간 개통 |
| 데이터 · 보안 | 사내망, 완전한 통제 | 리전 · 반출 정책 검토 필요 | 전용 격리 환경 |
| 확장 방식 | 증설 계획 기반 | 탄력적 증감 | 계약 갱신 · 증설 · 구매 전환 |
| 권장 상황 | 12개월 이상 지속 사용, 반출 불가 데이터 | PoC, 단기, 변동 수요 | 초기 투자 부담 + 전용 환경 필요 |
실제 제안 시에는 사용률과 기간을 기준으로 세 방식의 총소유비용을 함께 비교해 드립니다.
학습부터 추론까지, 목적과 환경에 맞는 GPU를 제안합니다
NVIDIA H100
검증된 생태계와 높은 호환성. 지금도 학습과 추론의 기준점입니다.
NVIDIA H200
H100의 소프트웨어 호환성은 유지하면서 141GB HBM3e로 메모리를 키웠습니다.
NVIDIA B200
대형 모델 학습과 고처리량 추론의 현세대 주력입니다.
NVIDIA B300
메모리 용량을 크게 늘려 장문맥과 Reasoning 워크로드에 대응합니다.
NVIDIA RTX PRO 6000
PCIe 기반 1~8GPU의 유연한 구성. 기업용 추론과 영상, RAG에 폭넓게 쓰입니다.
NVIDIA Rubin
공급 로드맵파트너 공급 로드맵에 맞춰 제조사와 공급 조건을 협의하고 있습니다. 차세대 인프라를 검토하는 조직은 예산 단계부터 함께 준비할 수 있습니다.
어떤 GPU가 적합할까요?
| 워크로드 | 우선 검토 |
|---|---|
| 신규 대형 모델 학습 | B200 · B300 |
| 장문맥 · Reasoning 대규모 서비스 | B300 · B200 |
| RAG · 챗봇 · 사내 Assistant | RTX PRO 6000 · H100 |
| 영상 · 렌더링과 AI 병행 | RTX PRO 6000 |
| 기존 H100 환경 증설 | H100 · H200 |
정확한 산정은 워크로드 분석 후 제안드립니다.
워크로드에 맞춰 설계하는 AI 인프라 구성
A. 엔터프라이즈 AI 추론
RTX PRO 6000 또는 H100 · H200 기반. 사내 LLM, RAG, 문서 검색, AI Assistant를 사내 데이터 통제 아래 운영합니다.
B. AI 모델 학습
B200 · B300 HGX 8GPU와 InfiniBand 클러스터, 고성능 스토리지. 학습 완료 시간과 실험 동시성을 기준으로 설계합니다.
C. AI GPU Cloud
Oracle Cloud와 AWS GPU로 즉시 시작합니다. 수요가 검증되면 온프레미스 전환을 함께 검토합니다.
D. 하이브리드
단계마다 알맞은 자원을 조합합니다.
- PoC는 클라우드로
- 본 학습은 온프레미스로
- 피크는 클라우드 버스트로
- 운영은 하이브리드로
Rack & Stack 장비 설치
OS · CUDA · 드라이버 구성
네트워크 구성
InfiniBand · RoCE클러스터 구성
스케줄러 · 분산 환경검수와 인계
검수 명세
도입 전 확인 사항 체크리스트
담당자가 내부 품의 전에 그대로 쓸 수 있는 확인 항목입니다.
- 랙당 가용 전력과 냉각 방식
- 설치 공간과 장비 반입 경로
- 네트워크 회선과 대역
- 스토리지와 백업 계획
- 운영 인력과 담당 조직
- CAPEX와 OPEX 예산 구조
도입 이후를 책임지는 구조
Warranty 보증
제조사 보증 기간과 범위를 계약서에 명시합니다. 3년, 5년 등 기간 옵션을 협의합니다.
RMA 부품 교체
장애 부품의 회수와 교체 절차를 사전에 정의합니다.
현장 지원
원격으로 해결되지 않는 문제는 현장 대응으로 이어집니다. 대응 시간 조건을 계약으로 확정합니다.
Managed Service
모니터링, 정기 점검, 운영 대행까지 범위를 선택해 맡길 수 있습니다.
상담 신청 후, 이렇게 진행됩니다
워크로드 분석
학습인지 추론인지, 모델과 트래픽, 데이터 요건을 확인합니다.
인프라 분석
현재 환경과 전력 · 냉각 · 네트워크 등 상면 조건을 진단합니다.
옵션 설계
구축, 클라우드, 임차, 하이브리드 구성안을 설계합니다.
TCO 분석
사용 기간과 사용률 기준으로 방식별 총소유비용을 비교해 드립니다.
구축
공급, 설치, 클러스터 구성, 검수까지 수행합니다.
운영 · 확장
운영 지원과 증설, 전환 계획까지 함께 갑니다.
AI GPU 인프라, 더 궁금한 점이 있으신가요?
조달 절차와 규격 요건에 맞춘 제안 준비를 지원합니다. 기관의 벤더 · 보안 요건에 맞춰 복수 제조사로 제안할 수 있습니다.
