(주) 아인시스 아이엔씨

안녕하세요. ^^

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

오늘은 Rocky Linux Bonding 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다~

밑에 따라서 진행하면 금방입니다!

1. 서버 OS Version 확인 및 nmcli 확인

Rocky Linux 9.7 버전에서 진행합니다.

nmcli도 확인해 줍시다~

2.사용 할 포트 찾기

포트 찾기를 ethtool -p를 입력해서 확인 할 수 있습니다.
2포트로 묶는 방식이라 하나 더 찾아서 확인해 주세요.

저는 eno1 / eno2 쓸 예정입니다.

3. nmtui에서 bonding port 설정하기

입력하면 창 하나가 활성화 됩니다.

Add 확인 후 Bond에 Create를 눌러 줍니다~

bond0로 이름 설정을 똑같이 해주세요.

그리고 Add 누르고 Ethernet Create로 넘어가 줍시다.

bond0-slave1로 바꿔 주세요.

Device는 아까 포트 찾은 이름으로 해주세요.

나머지 하나는 사진 첨부 따로 안하겠습니다.
똑같이 Add 누르고 Ethernet Create 눌러주시고
Profile name : bond0-slave2
Device : eno2 로 설정해 주시고 OK 눌러주세요. 

4. bonding mode 설정 후 확인 하기

사진에 나와 있는 Mode 및 Primary 설정
IPv4 Manual로 바꿔 주시고 IP 세팅해 주세요.
이렇게 하고 OK하면 설정 완료 입니다!

설정하고 bonding 이름 및 포트타입 이름 다 확인해 줍니다.

사진 나온 것처럼 확인하면 완료입니다!

작업을 마치며..

이상으로 Rocky Linux Bonding 설정 방법에 대해 알아보았습니다.
다음 시간에도 유익한 내용으로 찾아뵙겠습니다.

긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.

안녕하세요. 

아인시스 아이엔씨 입니다.

지난해 가을, 저희는 포스팅을 통해 'HBM 쏠림 현상으로 인한 서버용 D램(RAM)의 가격 급등과 슈퍼 사이클 진입'을 경고해 드린 바 있습니다.

당시 미리 재고 확보 전략을 세우셨던 기업들은 예산 초과 리스크를 성공적으로 방어하셨을 텐데요.

그로부터 약4개월이 지난 현재, 시장은 어떻게 변했을까요?

• 서버용 고용량 DRAM 리드타임 증가
• 일부 하이엔드 라인업 가격 상승 지속
• 데이터센터 증설 프로젝트 일정 재조정 사례 발생

그리고 이제 그 여파는 엔터프라이즈 SSD 시장으로 확산되고 있습니다.

오늘 포스팅에서는 최근 데이터센터 담당자들의 가장 큰 이슈가 된 SSD품귀 현상의 원인과 시장에서 가장 많이 찾는 핵심 스펙, 그리고 이러한 위기속에서 아인시스가 제안하는 확실한 인프라 방어 전략을 짚어 보겠습니다.

RAM에 이어 왜 SSD인가? AI가 쏘아올린 '스토리지 블랙홀'

AI 서버 환경에서는 단순 연산 성능만으로는 충분하지 않습니다.

GPU와 CPU가 고속으로 연산을 수행하더라도, 데이터를 읽고 쓰는 스토리지 속도가 따라오지 못하면 시스템 전체에 병목이 발생합니다.

이로 인해 글로벌 데이터센터들은 PCIe Gen4·Gen5 기반 NVMe eSSD를 대규모로 확보하기 시작했습니다.

특히 다음과 같은 구조적 요인이 겹치며 수급 압박이 확대되고 있습니다.

• HBM 중심 생산 전환에 따른 낸드 투자 조정
• AI 학습·추론용 스토리지 IOPS 요구치 급증
• 대용량 고내구성 모델 수요 집중

그 결과, 일부 하이엔드 SSD는 리드타임이 크게 늘어나며 프로젝트 일정 리스크 요인으로 작용하고 있습니다.

지금 가장 구하기 힘든 하드웨어 핵심 스펙은?

1. 초고속 인터페이스 : PCIe Gen 4 & Gen 5 NVMe SSD

더 이상 SATA나 SAS 방식으로는 AI 트래픽을 감당할 수 없습니다. 
현재 엔터프라이즈 표준은 NVMe 기반 고대역폭 구조로 빠르게 이동 중입니다.

2. 가혹한 환경을 버티는 '고내구성(DWPD)' 라인업

24시간 데이터를 쓰고 지우는 AI 학습 환경에서 서버 다운타임을 막기 위해, 최소 3DWPD 이상의 고내구성 특화 모델들의 수요가 절대적입니다.

3. 상면 공간 최적화(초고용량)

랙(Rack)당 전력과 물리적 공간 한계를 극복하기 위해 16TB~30TB 이상의 대용량 단일 드라이브 수요가 증가하고 있습니다.

이런 기업은 사전 점검이 필요합니다.

√ GPU기반 AI서버 증설을 계획 중인 기업

√ 2026년 상반기 인프라 확장 예산이 이미 확정된 기업

√ 3DWPD 이상 고내구성 SSD를 다수 운영 중인 기업

√ 특정 브랜드 단일 의존 구조로 운영 중인 기업

지금은 "발주하면 오겠지" 가 통하지 않는 시기입니다.

가격 상승기, 기업을 지키는 3가지 방어 전략

하드웨어 가격 상승과 납기일 지연은 당분간 피할수 없는 현실입니다.

이럴 때일수록 기업은 다음과 같은 적극적인 방어 전략을 펼쳐야 합니다.

전략1. 선제적 수요 예측 및 조기 물량 확보

연간 인프라 확장 계획을 재점검하고 핵심 부품은 조기 계약을 통해 가격 변동 리스크를 분산해야 합니다.

전략2. 브랜드 다변화 전략

글로벌 주요 제조사 중심 구조에서 벗어나 워크로드 기준 성능 검증을 통해 대체 가능 모델을 확보하는 전략이 필요합니다.

대표적인 글로벌 메모리·스토리지 제조사로는

삼성전자

SK하이닉스

솔리다임 등이 있습니다.

서버 제조사 인증 파트 수요도 함께 증가하고 있으며,

Dell Technologies,
Hewlett Packard Enterprise,
Lenovo,
IBM

등의 Certified Part 물량 확보 역시 중요한 변수입니다. 

전략3. 단순 유통을 넘어선 '강력한 소싱 파트너' 발굴

공급망이 불안정할수록 단순 유통이 아닌, 글로벌 네트워크와 재고 운영 역량을 갖춘 파트너의 역할이 중요해집니다.

끝을 모르는 하드웨어 품귀 현상

당사에서는 단순 가격 비교 견적을 제공하지 않습니다.

√ 글로벌 주요 벤더 라인 신속 소싱

√ 서버 제조사 인증 정품 파트 확보

√ 워크로드 기반 대체 모델 제안

√ 프로젝트 일정 방어 중심 납기 관리

공급망이 흔들리는 시기에는 하드웨어 확보 전략이 곧 기업 경쟁력입니다.

2026년 인프라 확장 계획이 있다면, 지금이 점검 시점입니다.

인프라 확장 일정이 확정되기 전, 핵심 부품 수급 가능성부터 점검하시길 권장드립니다.

사전 검토가 곧 프로젝트 리스크를 줄이는 가장 빠른 방법입니다.

감사 합니다.

※ 제품 문의 및 서버 구성 상담

대표전화: 02-6953-5400

이메일: sales@einsis.com

https://www.einsis.com/ko

안녕하세요.

아인시스아이엔씨 입니다.

이번에 인천소재 대형 인테리어사에 서버 및 스토리지를 납품 · 설치한 사례를 공유드리고자 합니다.

본 프로젝트는 전산실 장비 교체에 따른 서비스 안정성 확보와 시스템 마이그레이션 수행을 목적으로 진행되었습니다.

출고 장비 수량이 많고 고성능 서버 위주로 구성된 만큼, 포장·운반·설치 전 과정에 각별한 주의를 기울였으며, 사전 점검과 단계별 체크를 통해 안전하고 성공적인 설치를 완료했습니다.

프로젝트 개요

* 납품 지역: 인천
* 고객사: 대형 인테리어사
* 구축 목적: 연산 기반 인프라 전환 및 안정적인 시스템 운영
* 주요 특징: 고성능 Dell 서버(R760xs, R660xs), 엔터프라이즈 스토리지 구성

고객사로 떠나기 전, 아인시스아이엔씨 본사로 입고된 신품 Dell 서버들의 모습입니다. 

출고 전 하드웨어 구성 확인, 외관 점검, 기본 동작 테스트를 진행하였으며, 장비별 시리얼 및 구성 리스트를 기준으로 이중 확인 절차를 거쳐 출고 준비를 완료했습니다.

서울과 인접한 지역이었지만, 고중량·고가 장비 특성상 포장과 운반, 설치 전 과정에서 세심한 관리가 필요한 프로젝트였습니다.

현장 운반 및 설치

부지가 넓고 규모가 큰 현장이었으며, 사전 동선 확인 후 운반 작업을 진행했습니다.

저희 기술팀이 직접 참여하여 장비를 조심스럽게 이동하고 랙 위치에 맞춰 설치를 진행했습니다.

이번에 구축된 주요 장비 리스트는 다음과 같습니다.

* 서버: Dell PowerEdge R760xs, R660xs
* 스토리지: Dell EMC Unity 380H
* 기타: 랙마운트 키트, 전원 및 네트워크 부자재

본 구성은 서버와 스토리지를 분리한 구조로 설계하여, 향후 디스크 증설, 유지보수 작업이 용이하도록 구성했습니다.

이번 프로젝트의 핵심인 두 서버 모델은 각기 다른 강점을 가지고 상호 보완적인 역할을 수행합니다.

R660xs
- 가상화(VDI) 및 데이터베이스 최적화 서버
- AI 추론(Inference) 및 중경량 연산 워크로드 담당
- 랙 공간 효율성과 비용 효율을 고려한 균형 잡힌 모델

R760xs
- 고성능 CPU 구성이 가능한 메인 연산 서버
- 대규모 3D 렌더링, AI 분석 및 연산 집약적 워크로드 담당
- 확장 슬롯과 전원 설계로 향후 GPU 증설에 유리한 모델

※ 참고:

R760xs는 고발열/고성능 GPU(Double Width)는 장착이 불가능하며, **75W 이하의 Single Width GPU(A2, L4 등)**에 한해 장착이 가능합니다.

스토리지 

서버의 강력한 연산 속도를 뒷받침하기 위해서는 데이터 입출력 속도가 빠른 스토리지가 필수적입니다.

스토리지는 서버와 연동하여 대용량 데이터를 안정적으로 저장·관리할 수 있도록 구성하였으며, 특히 인테리어 설계 데이터의 특성상 파일 크기가 매우 큰데, 이를 안정적으로 저장하고 향후 데이터 증가 시에도 유연하게 확장이 가능하도록 설계했습니다.

안정성과 확장성

√ 고성능 GPU 서버 다량 출고 경험

√ 출고–운반–설치까지 원스톱 대응

√ 향후 확장성을 고려한 인프라 구성

√ 고객사 업무 특성을 반영한 장비 선정

인테리어·설계 업무 특성상 고해상도 3D 렌더링과 대용량 데이터 처리, 향후 AI 기반 설계 자동화까지 고려해야 했기 때문에, 단순한 스펙 위주의 제안이 아닌 실제 사용 환경에 최적화된 구성이 무엇보다 중요했습니다.

고성능 서버 도입 배경과 기대효과

최근 인테리어 및 설계 업계에서도 다음과 같은 변화가 빠르게 나타나고 있습니다.

실시간 렌더링 및 시뮬레이션 수요 증가
AI 기반 이미지 생성·분석 도입 확대
프로젝트 단위 대용량 데이터 처리 증가

이에 따라 고성능 서버 도입을 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.
작업 처리 속도 향상으로 업무 생산성 증대
로컬 환경에서의 안정적인 연산 처리
외부 클라우드 의존도 감소에 따른 보안성 강화

납품을 마무리 하며..

AI의 가속화와 함께 GPU 서버에 대한 문의와 도입은 앞으로도 지속적으로 증가할 것으로 예상됩니다. 

아인시스 아이엔씨는 다양한 산업군의 서버 구축 경험을 바탕으로, 고객 환경에 최적화된 인프라를 제안하고 있습니다.

장비의 설치 뿐만 아니라, 유지보수 관련해서도 기술 엔지니어를 통한 지원이 가능한 부분도 참고 부탁드리겠습니다.

GPU 서버, AI 서버, 스토리지 도입을 검토 중이시라면 언제든지 문의 주세요.

기획 단계부터 출고·설치, 그리고 운영 이후까지 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠습니다.

감사합니다.

안녕하세요. ^^

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

오늘은 DELL idrac Tool을 이용한 idrac ip변경 방법에 대하여 알아보겠습니다

DELL idrac Tool 다운로드

DELL 서포트 페이지로 이동합니다
https://www.dell.com/support/home/ko-kr?app=drivers

제품식별 창에서 사용중인 서버의 Service Tag로 검색합니다  

검색결과 페이지에서 키워드에 idrac으로 검색하고 서버에 설치되어 있는 OS에 맞는 idrac Tool을 다운받습니다

DELL idrac Tool 설치

아래 명령어로 압축을 풀어줍니다

tar -zxvf Dell-iDRACTools-Web-LX-11.2.0.0-213_A00.tar.gz -C 압축풀경로/

아래 명령어로 압축을 푼 폴더안의 racadm폴더 밑의 isntall_racadm.sh을 설치합니다

./isntall_racadm.sh

DELL idrac Tool을 이용하여 idrac IP변경

"racadm getsys info "명령어로 현재 idrac설정을 확인할 수 있습니다

"racadm set idrac.ipv4.address 변경할 IP" 명령어로 IP를 변경합니다 

successfully 메세지가 나오면 성공적으로 변경되었습니다

"racadm getsys info "명령어로 변경된 idrac설정을 확인할 수 있습니다

DELL idrac Tool을 이용하여 root 패스워드 변경

idrac의 root계정의 기본 패스워드는 calvin입니다. 

하지만 운용중 패스워드를 분실했을때 아래 명령어로 변경가능합니다

racadm set idrac.users.2.password 새비밀번호

successfully 메세지가 나오면 성공적으로 변경되었습니다

감사 합니다.

안녕하세요. ^^

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

오늘은 서버에서 가장 중요한 데이터를 보호를 위해 만들어진 레이드를 잡는 방법을 알려드리도록 하겠습니다. 

RAID란 Redundant Array of Independent Disk 혹은 Redundant Array of Inexpensive Disk 약자로 불려 집니다. 

한마디로 다수의 물리적 디스크를 사용용도별로 묶어 사용하는 것을 말하여 

디스크를 합쳐 "대용량"으로 사용할 수도 있으며 

데이터를 똑같이 복제하는 "미러링"으로 안정성을 확보 할 수있습니다. 

지금 부터 레이드 설정 방법을 HP DL360 Gen10 으로 보여 드리 도록 하겠습니다. 

RAID 설정 법 

1. 초기 서버 ON 시 F10 Intelligent provisioning 선택 

2. Intelligent provisioning 클릭

3. Perform Maintenance 선택 

4. intelligent Storage configuration 선택 

5. Smart Strorage Administrator 

- Create Array 선택 

- (Smart Strorage Administrator  안에서는 현재 물리 디스크 갯수 확인 과 용량 및 레이드 상태등을 체크 할 수 있습니다. )

6. Disk select 

- 레이드 설정 할 디스크 선택 하여 줍니다. 

7. Raid Level 설정 

- 선택한 디스크 갯 수에 맞게 레이드 설정을 하여 주시고 오른쪽 아래 Create Logical Drive 선택 하여 줍니다. 

- 그리고 다음 화면에서 Yes 눌러 주시면 완료 됩니다. 

8. 레이드 확인

- Physical Devices 디스크 2개 용량 및 상태를 체크 할 수 있습니다.

- Logical Devices 선택하시면 현재 설정 되어있는 레이드 레벨과 몇 개의 디스크가 묶여 있는지 확인할 수 있습니다

오늘은 HP 서버를 활용하여 레이드 설정하는 법과 더불어 확인하는 방법을 알려 드렸습니다.

위와 같은 정보를 활용하시고 안전하게 데이터를 보호하시길 바랍니다.



감사합니다.

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안녕하세요. ^^

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

오늘은 리눅스에서 LVM을 통해서 파티션 설정하는 방법을 포스팅 하겠습니다.

실습을 진행한 OS 버전은 Ubuntu 20.04 버전이며, CentOS나 Redhat 에서도 똑같이 구성할 수 있습니다.

디스크 확인

우선 명령어로 LVM 구성을 진행 할 디스크를 확인합니다.

# lsblk

해당 명령어로 확인했을 때 구성을 위해 주어진 50G 짜리 /dev/sdb 디스크를 확인했습니다.

# fdisk -l /dev/sdb

해당 명령어로 확인했을 때 디스크가 추가 된 후 아무것도 설정되어있지 않은 상태를 확인했습니다.

Parted 명령어로 Disk를 Linux LVM Type으로 변경

# parted

- 디스크 파티션 확인
(parted) print all

- 설정 할 디스크 선택
(parted) select /dev/sdb

- 설정 한 디스크 label을 gpt로 설정
(parted) mklabel /dev/sdb gpt

- 파티션에 할당 할 디스크 용량 설정
(parted) mkpart primary ext4 0% 100%

- 리눅스 LVM 설정을 위한 Flag 설정
(parted) set 1 lvm on // LVM 구성을 위한 Flag 설정

- parted 종료
(parted) quit 

PV , VG , LV 구성

# lsblk
NAME                      MAJ:MIN RM  SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
loop0                       7:0    0 63.3M  1 loop /snap/core20/1828
loop1                       7:1    0 63.8M  1 loop /snap/core20/2496
loop2                       7:2    0 91.9M  1 loop /snap/lxd/32662
loop3                       7:3    0 91.9M  1 loop /snap/lxd/24061
loop4                       7:4    0 49.9M  1 loop /snap/snapd/18357
sda                         8:0    0   25G  0 disk 
├─sda1                      8:1    0  1.1G  0 part /boot/efi
├─sda2                      8:2    0    2G  0 part /boot
└─sda3                      8:3    0   22G  0 part 
  └─ubuntu--vg-ubuntu--lv 253:0    0   11G  0 lvm  /
sdb                         8:16   0   50G  0 disk 
└─sdb1                      8:17   0 46.6G  0 part 
# pvcreate /dev/sdb1  //  /dev/sdb1 을 PV로 생성
  Physical volume "/dev/sdb1" successfully created.
# vgcreate VG01 /dev/sdb1  //  생성한 /dev/sdb1 PV에 VG01 이라는 Volume Group 생성
  Volume group "VG01" successfully created
# lvcreate -n LV01 -l 100%FREE VG01  //  생성한 VG01 에 50GB 전체를 다 쓰는 LV01 이라는 Logical Volume 생성
  Logical volume "LV01" created.
# lsblk  //  생성한 PV,VG,LV 의 패스 확인
NAME                      MAJ:MIN RM  SIZE RO TYPE MOUNTPOINT
loop0                       7:0    0 63.3M  1 loop /snap/core20/1828
loop1                       7:1    0 63.8M  1 loop /snap/core20/2496
loop2                       7:2    0 91.9M  1 loop /snap/lxd/32662
loop3                       7:3    0 91.9M  1 loop /snap/lxd/24061
loop4                       7:4    0 49.9M  1 loop /snap/snapd/18357
sda                         8:0    0   25G  0 disk 
├─sda1                      8:1    0  1.1G  0 part /boot/efi
├─sda2                      8:2    0    2G  0 part /boot
└─sda3                      8:3    0   22G  0 part 
  └─ubuntu--vg-ubuntu--lv 253:0    0   11G  0 lvm  /
sdb                         8:16   0   50G  0 disk 
└─sdb1                      8:17   0 46.6G  0 part 
  └─VG01-LV01             253:1    0 46.6G  0 lvm

파일시스템 포멧 및 fstab 등록

마운트를 진행 하기위해서 /test 라는 폴더 생성

# mkdir test

# mkfs.ext4 /dev/mapper/VG01-LV01

마운트 전 /dev/mapper/VG01-LV01 을 ext4 형식으로 포맷

# vi fstab

자동마운트를 위해 lsblk 명령어로 확인 한 LVM의 패스를 fstab에 등록

LVM 패스 : /dev/mapper/VG01-LV01

마운트 포인트 : /test

# mount -a // 마운트 진행

# df -h // 마운트 됨을 확인

감사 합니다.

안녕하세요. ^^

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

오늘은 AMD EPYC 프로세서가 탑재된 Dell PowerEdge 서버(R7525 등)를 운영할 때 자주 마주칠 수 있는 경고 문구인 UEFI0391의 원인과 해결 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 문제 상황 : 부팅 시 발생하는 경고 메시지

메모리를 새로 증설하거나 초기 세팅 후 부팅 시 아래와 같은 경고 메시지가 출력되는 경우가 있습니다.

UEFI0391: Memory configuration supported but not optimal for the enabled NUMA node Per Socket (NPS) setting.

이 메시지는 "메모리 구성이 작동은 가능하지만, 현재 설정된 NUMA 노드(NPS) 값에 최적화되어 있지 않다"는 뜻입니다. 서버가 멈추는 치명적인 에러는 아니지만, CPU와 메모리 간의 데이터 처리 효율이 떨어질 수 있음을 경고하는 것입니다.

2. 개념 이해: NUMA와 NPS란?

해결 방법을 알기 위해 먼저 용어를 간단히 정리해 보겠습니다.

• NUMA (Non-Uniform Memory Access): 멀티 프로세서 환경에서 메모리에 접근하는 시간을 최적화하기 위해 메모리를 그룹화하는 방식입니다.
• NPS (Nodes Per Socket): AMD EPYC 프로세서의 고유한 설정으로, 하나의 CPU(소켓)를 논리적으로 몇 개의 NUMA 노드로 분할할지 결정하는 값입니다. (NPS0, NPS1, NPS2, NPS4 등이 있습니다.)

왜 이 에러가 뜰까요? AMD EPYC 프로세서는 내부에 여러 개의 칩셋(CCD)이 들어있는 구조입니다. 장착된 메모리의 개수(채널)와 BIOS의 NPS 설정값이 일치하지 않으면 데이터가 이동하는 통로가 꼬이게 되고, 시스템은 이를 감지하여 최적의 설정을 맞추라고 경고를 띄우는 것입니다

3. 해결 방법: BIOS 설정 변경

이 문제는 메모리 수량에 맞춰 BIOS의 NPS 설정을 변경해 주는 것만으로 간단히 해결할 수 있습니다.

우선 설정값을 확인하기 위해서 DELL 공식 가이드를 확인합니다.

공식 가이드 링크 - R7525 General memory module installation guidelines

공식 가이드에 따르면 프로세서 당 메모리 개수에 따른 NPS 권장 설정은 위와 같습니다.

이번 세팅에는 프로세서 당 메모리를 2개씩 사용하기 때문에 NPS를 4로 설정하도록 합니다.

다음은 바이오스에서의 진행 과정입니다.

이후 설정에서 나가고 저장 후에 재부팅을 진행하면 경고 문구가 사라집니다.

4. 마무리 및 팁

UEFI0391 경고는 AMD EPYC 프로세서의 효율적인 아키텍처 때문에 발생하는 일종의 '성능 가이드'입니다. 설정을 맞추지 않아도 서버 사용은 가능하지만, 고성능 연산이나 가상화 환경에서는 이 설정을 맞추는 것만으로도 유의미한 성능 향상을 기대할 수 있습니다.

감사합니다.

안녕하세요. 

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

AI 인프라 경쟁의 핵심은 이제 단순히 "GPU를 보유했는가"에 머물지 않습니다. 

어떤 세대의 GPU를, 어떤 구조로, 얼마나 효율적으로 운영하느냐가 기업의 AI 경쟁력을 결정짓는 시대입니다.

NVIDIA는 Hopper(H100·H200)를 넘어, Blackwell 기반의 B100·B200을 통해 학습과 추론 모두를 고려한 차세대 데이터센터 표준을 제시했습니다.

이번 글에서는 Blackwell 시리즈의 핵심 기술적 특징과 모델 선택 가이드를 정리해 드려 보겠습니다.

Blackwell 아키텍처: 연산 성능을 넘어선 '워크로드 최적화'

B100과 B200은 단순한 사양 업그레이드 모델이 아닙니다. 
대형 언어 모델(LLM)의 복잡성과 멀티 GPU 확장을 전제로, 데이터센터 단위의 운영 효율을 극대화하기 위해 설계되었습니다.

• 192GB HBM3e 초대용량 메모리: 더 거대한 파라미터의 모델 학습 및 실시간 추론 대응이 가능합니다.
• 최대 8TB/s 메모리 대역폭: 데이터 병목 현상을 최소화하여 엔진의 성능을 100% 이끌어 냈습니다.
• 5세대 NVLink: GPU 간 연결성을 강화해 수천 개의 GPU가 하나의 거대한 GPU처럼 작동하는 클러스터 성능 제공 합니다.
• 2세대 트랜스포머 엔진: 새로운 FP4/FP6 데이터 형식을 지원, 정확도를 유지하면서 추론 속도를 기존 대비 향상시킵니다.

중앙칩: 블랙웰 B100/B200 GPU 본체(중심 엔진으로 표현)

주변 메모리 팩: 192GB HBM3e 고대역폭 메모리를 상징

Transformer Engine, FP4/FP6 Support : 블랙웰 아키텍처 최신 연산 기술

B100(균형) vs B200(성능)

B100: 성능과 인프라 효율의 골든 밸런스

▶ B100은 Blackwell 세대의 중심 모델입니다.
기존 인프라와의 조화를 고려하면서 AI 성능을 대폭 끌어올리고자 하는 기업에 최적입니다. 특히 전력 및 냉각 설계 부담이 B200보다 상대적으로 낮아 도입 문턱이 낮다는 것이 큰 장점입니다.

B200: 타협 없는 초 격차 AI 퍼포먼스

▶ B200은 Blackwell의 기술적 한계를 끝까지 밀어붙이 플래그십 모델입니다. 특히 FP4 기반의 초고속 추론 처리에 특화되어 있어, 수조 개의 파라미터를 가진 초대형 모델을 실시간 서비스로 운영해야하는 기업에 최상의 성능을 제공합니다.

Hopper vs Blackwell

Blackwell은 단순한 수치 향상이 아닌, 차세대 AI 워크로드를 처리하기 위한 설계 철학의 진화입니다.

우리 기업에는 어떤 모델이 더 적합할까요?

아인시스가 제안하는 가이드는 다음과 같습니다.

Blackwell 도입은 '전략의 전환' 입니다.

B100·B200 도입은 단순한 하드웨어 고체가 아니라 AI 비즈니스의 엔진을 교체하는 전략적 의사결정 입니다.

성공적인 Blackwell 도입을 위해서는 GPU 선택 뿐만 아니라 서버 아키텍쳐, 전력·냉각 설계, 그리고 안정적인 서비스 수준 협약 기반의 기술지원이 함께 고려되어야 합니다.

당사 아인시스에스는 Blackwell 기반 인프라 설계부터 구축, 유지보수 및 TPM 서비스까지 AI 비즈니스 성장을 위한 실질적인 파트너로서 최적의 로드맵을 제안해 드리고 있습니다.

오늘은 여기까지 마무리 하겠습니다.

언제든지 궁금하시면 문의주세요. 

감사 합니다.

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아인시스아이엔씨

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안녕하세요. 

주식회사 아인시스 아이엔씨 입니다.

당사 아인시스는 IT 하드웨어 전문 리셀러이자, 제조사 유지보수 종료(EOL/EOS) 장비까지 지원하는 제3자 데이터센터 유지보수(TPM) 전문 기업으로서, 시스템 가용성을 극대화 하는데 주력하고 있습니다.

최근 해외 주요 고객사에 고성능 RAID 구성 환경에서 Write Cache 보호를 위한 배터리 백업 캐시 솔루션인 IBM ServeRAID M5100 Series RAID Battery (Part No. 98Y3997) 납품을 안전하게 완료한 사례가 있어 이를 공유드리고자 합니다.

먼저, 본 납품 건의 핵심 구성 요소인  IBM 98Y3997 RAID Battery에 대해 간단히 살펴 보겠습니다.

 IBM 98Y3997 배터리란?

이번에 납품된 98Y3997은 단순한 배터리가 아닙니다.
엔터프라이즈 환경에서 데이터 무결성을 보장하는 핵심 구성 요소입니다.

데이터 보호 (Data Protection):
갑작스러운 전력 중단(정전) 시 RAID 컨트롤러의 캐시 메모리에 저장된 데이터를 안전하게 보존하여 데이터 손실을 방지합니다.

성능 안정성 (Performance Stability):
ServeRAID M5100 시리즈 컨트롤러와 함께 사용 시 Write Cache를 안정적으로 활성화할 수 있어, 고 IOPS RAID 환경에서도 일관된 I/O 성능 유지를 지원합니다.

신뢰성 (Reliability):
24/7 가동되는 데이터센터 환경에서 RAID 컨트롤러의 안정적인 운영과 장애 리스크 최소화에 기여합니다.

출고 전

IBM 98Y3997은 EOL 환경에서도 ServeRAID M5100 컨트롤러의 Write Cache 기능을 안정적으로 유지할 수 있도록 지원하며,
TPM 기반 유지보수 환경에서 시스템 가용성을 높이는 중요한 구성 요소 중 하나입니다.

Mitsubishi Mahindra Agricultural Machinery Co Ltd

이번 납품 건은 해외 고객사를 대상으로 진행된 프로젝트로, 고성능 RAID 스토리지 환경에서 RAID Write Cache 보호 솔루션 추가 도입 요청에 따라 진행되었습니다.

부품 호환성 검증부터 포장, 운송, 납품에 이르기까지 전 과정을 철저하게 관리하여 해당 납품을 안전하게 완료하였습니다. 

아인시스를 선택해야 하는 이유

아인시스는 단순한 부품 공급을 넘어, 하드웨어의 "생명주기"를 관리하는 파트너 입니다. ^^

* 전문적인 하드웨어 공급: 단종된 부품(EOSL)부터 최신 하드웨어까지, 글로벌 네트워크를 통해 신속하게 조달
* 안전한 패키징 및 배송: 첨부된 사진에서 보시는 것과 같이, 민감한 전자 부품이 운송 중 손상되지 않도록 정전기 방지(ESD) 처리
* 통합 유지보수 솔루션: 하드웨어 구매부터 사후 유지보수(Maintenance)까지 원스톱 서비스를 제공하여 IT 운영 비용 절감 

서버 부품 수급이나 데이터 센터 유지보수에 어려움이 있으시다면 언제든지 검증된 품질과 합리적인 비용으로 당사에서는 솔루션 제공을 해드릴 수 있습니다.

궁금한 사항이 있으시면 언제든지 문의 주세요 ^^

감사합니다.

문의하기

02-6953-5400

www.einsis.com 

안녕하세요.

아인시스아이엔씨 입니다.

오늘은 초대형 AI 시대를 위한 데이터센터의 새로운 기준으로 떠오르고 있는 '메모리 벽(Memory Wall)’ 현상을 해결하기 위해 등장한 혁신적인 솔루션, NVIDIA H200 Tensor Core GPU를 소개해 보겠습니다.

최근 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 비즈니스의 핵심으로 자리 잡으면서, 기업의 고민은 단순한 연산 속도를 넘어 '메모리 병목 해소'에 집중되고 있습니다.

모델 파라미터가 수천억 개를 넘어서며 발생하는 '메모리 벽(Memory Wall)' 현상은 AI 서비스의 응답 속도와 운영 효율을 저해하는 가장 큰 장애물입니다.

NVIDIA H200은 이러한 시장의 요구를 정확히 관통하는 제품입니다.

기존 H100의 강력한 연산력을 계승하면서도, 세계 최초로 HBM3e 메모리를 채택해 데이터센터의 성능 기준을 한 단계 격상시켰습니다.

이러한 ‘메모리 벽(Memory Wall)’ 현상을 해결하기 위해 등장한 혁신적인 솔루션, NVIDIA H200 Tensor Core GPU를 소개합니다.

1. NVIDIA H200이란 무엇인가?

NVIDIA H200은 전 세계 데이터센터의 표준이었던 H100의 아키텍처를 계승하면서도, 메모리 성능을 극대화한 차세대 AI 가속 GPU입니다. 동일한 Hopper 아키텍처를 사용하지만, 세계 최초로 HBM3e 메모리를 탑재하여 현존하는 GPU 중 가장 강력한 데이터 처리 능력을 자랑합니다.

• 차세대 고대역폭 메모리 HBM3e 탑재: 기존 H100(80GB) 대비 약 76% 증가한 141GB의 초대용량 메모리를 제공합니다.
• 압도적인 메모리 대역폭: 초당 4.84TB의 데이터를 전송할 수 있어, H100 대비 약 1.4배 넓어진 대역폭은 메모리에서 처리 코어로 데이터를 보내는 통로를 시원하게 뚫어줍니다. 이는 데이터가 처리 코어를 기다리게 하는 'Data Stall' 현상을 방지합니다.
• 인프라 호환성: H100과 동일한 SXM 폼팩터를 유지하여, 기존 HGX H100 시스템 인프라를 그대로 활용하면서 GPU 교체만으로 즉각적인 성능 향상이 가능합니다.

좀 더 자세히 NVIDIA공식 홈페이지

2. H100 vs H200 무엇이 달라졌을까?

H200은 연산 성능의 구조적 변화보다는, 메모리 한계를 확장하여 실질적인 AI 서비스 성능(추론 및 학습 효율)을 끌어올린 모델입니다.

3. 왜 지금 H200이 필요한가?

단순히 "빠르다"는 것 이상의 비즈니스 가치가 H200에 담겨 있습니다.

초대형 모델의 단일 GPU 처리: 모델 파라미터가 너무 커서 H100 80GB 한 장에 담기지 않던 모델들도 H200에서는 단일 메모리에 로드되어 처리 효율이 극대화됩니다.

추론 성능의 비약적 향상: Llama2 70B와 같은 대형 모델에서 H100 대비 최대 2배 빠른 추론 속도를 보여줍니다. 이는 곧 고객 응답 속도 향상과 운영 비용(TCO) 절감을 의미합니다.

통신 병목 최소화: GPU 간 통신(NVLink) 의존도를 낮추고 개별 GPU의 처리량을 늘려 전체 클러스터의 효율성을 높입니다.

4. 도입 형태

NVIDIA H200은 일반 PC용 그래픽카드 형태가 아닌, 데이터센터 서버 탑재 전용 SXM 방식으로 공급됩니다.

HGX H200: 8개의 H200 GPU가 NVLink 및 NVSwitch로 연결된 고성능 서버 보드 형태로 제공됩니다.

Dell Technologies, HPE, Supermicro 등 글로벌 서버 제조사의 최신 AI 서버 제품군에 탑재되어 공급됩니다.

NVIDIA H200은 단순한 업그레이드 제품이 아닙니다. AI 모델의 크기와 복잡성이 기하급수적으로 증가하는 시장 흐름에 대응하기 위한 전략적 솔루션입니다.

- AI 모델 규모가 커져 기존 GPU의 메모리 한계를 겪고 계신 기업

- 대규모 서비스 환경에서 추론 처리량(Throughput)을 극대화하고 싶은 조직

- 장기적으로 총 소유 비용을 고려하여 고효율 AI 인프라를 구축하려는 기관

오늘은 NVIDIA H200 Tensor Core GPU에 대하여 알아보았습니다.

현재 아인시스 에서는 NVIDIA 최신 H200 솔루션을 포함하여, 대규모 AI 학습과 추론 환경에 맞게 구축해 드리고 구매또한 가능합니다.

견적관련 문의는 언제든 주시면 바로 답변드리겠습니다.

감사합니다.

문의관련

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