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당신의 AI 연구를 가속할 절대적 성능 AI 딥러닝

고급 그래픽카드와 대용량 VRAM으로 완성하는
나만의 AI 워크스테이션을 구축하세요

독보적인 연산 가속 기술

Multi-GPU 확장성

Blackwell 아키텍처 기반 GPU를 병렬 연결하여 단일 GPU의 VRAM 한계를 완전히 극복하고 초거대 모델 트레이닝 환경을 구축합니다.

PCIe 5.0 대역폭

128개 이상의 고속 인터페이스 레인을 기반으로 다중 연산 카드 장착 시 발생하기 쉬운 내부 데이터 병목 현상을 원천적으로 제거합니다.

FP4 연산 가속

차세대 하드웨어 레벨에 최적화된 새로운 초정밀 수치 연산 포맷을 완벽히 지원하여 기존 세대 대비 비약적인 모델 학습 처리 효율을 실현합니다.

연구 몰입을 위한 환경 제공

연구 시간의 물리적 단축

인공지능 연구에서 가장 큰 비용 요소는 모델의 파라미터 튜닝을 검증하는 시간의 소요입니다. 수주의 긴 학습 기간 동안 대기할 필요 없이 학습 사이클 시간을 최소화함으로써, 수많은 하이퍼파라미터 변경 시험을 하루에도 수십 회 가동하는 구조적 혁신을 이뤄냅니다.

🛡️

신뢰할 수 있는 안정성

고부하 연산 처리가 끝없이 지속되는 딥러닝 시스템의 특성상 발열 관리 및 전력 제어 능력은 장비 수명과 무결성의 핵심입니다. 검증된 엔터프라이즈 하드웨어 빌드 노하우를 바탕으로 성능 강제 쓰로틀링(Throttling)을 완전히 해결하여 장기 구동 중에도 데이터 일관성을 무결하게 보호합니다.

AI 딥러닝 PC 사양 가이드

학습·입문용
CPU
인텔 U5 / AMD R5
GPU
RTX 5070
RAM
32GB
헤비 유저용
CPU
인텔 U7 / AMD R7
GPU
RTX 5080
RAM
64GB
기업 실무용
CPU
인텔 U9 / AMD R9
GPU
RTX 5090
RAM
64GB ↑
연구원용
CPU
인텔 제온 / AMD 스레드리퍼
GPU
RTX 5090 2Way
RAM
128GB

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