728x90
반응형
NVIDIA에서 최근 출시한 GB300과 MGX 서버 아키텍처는 이전 세대(GB200, DGX)보다 크게 향상된 성능과 확장성, 그리고 유연한 서버 설계 방식을 제공한다.

GB300 vs GB200
- GB300은 'Grace Blackwell Ultra' 슈퍼칩을 탑재하며, FP4 성능은 GB200 대비 약 1.5배 증가했다.
- GPU당 HBM3e 메모리 용량이 192GB(GB200)에서 288GB(GB300)로 대폭 확대되어 초대형 AI 모델 및 데이터셋에 대응할 수 있다.
- 서버 전체 시스템 측면에서도 FP4 AI 성능 1,400페타플롭스, FP8 700페타플롭스, FP16 350페타플롭스 등 압도적 사양을 제공한다다.
- 쿨링 시스템도 기존 공랭식에서 고효율 액체냉각으로 전환되어, 최대 1,400W GPU 구동을 효율적으로 지원한다.
MGX vs DGX/HGX
- 기존 DGX/HGX는 고정된 하드웨어·구성 방식이었으나, MGX는 GPU·CPU·DPU 선택이 자유로운 '모듈식 표준화 서버' 플랫폼이다.
- GPU, CPU, DPU 등 부품을 워크로드(예: AI, HPC, 엣지, LLM 등)에 맞게 다양하게 조합할 수 있어서 설계 비용과 시간이 절감된다.
- MGX는 최신 Grace·Blackwell·Hopper 슈퍼칩 라인업까지 모든 NVIDIA 하드웨어에 대응하며, 기업별 니즈·예산·운영 환경에 최적화가 가능하다.
- MGX 플랫폼 적용으로 AI·고성능 컴퓨팅·클라우드·엣지 등 다양한 환경에 빠르게 도입할 수 있다.

비교 표
| 항목 | GB300/MGX | GB200/DGX |
| CPU/GPU 구조 | Grace Blackwell Ultra, 288GB HBM3e, 최대 1,400W GPU | Grace Blackwell, 192GB HBM3e, 최대 1,000W GPU |
| AI 성능 | FP4: 1,400 PFLOPS, FP8: 700 PFLOPS | FP4: 약 900 PFLOPS |
| 서버 아키텍처 | MGX: 모듈식 설계, CPU/GPU/DPU 선택 가능 | DGX/HGX: 고정식 설계, Grace+Blackwell 또는 Hopper 조합 |
| 냉각 방식 | 액체냉각(수랭식) | 공랭+수랭 옵션(제한적) |
GB300과 MGX는 대규모 AI·HPC·LLM 용도에 특화되어 있고, 효율·확장성이 뛰어나 최신 데이터센터 구축 트렌드를 선도할 것으로 평가됩니다.
출처: all4chip, NVIDIA, do-it-all,
뜨리스땅
https://tristanchoi.tistory.com/705
NVIDIA GB10과 DGX Spark: 전 세계의 AI 개발자들을 NVIDIA 품안으로
1. 책상 위의 AI 슈퍼컴퓨터 NVIDIA는 지난 20년간 AI 컴퓨팅을 위한 GPU와 시스템을 지속적으로 개발해왔으며, 최근 출시한 Blakwell 아키텍처에 이르러서는 여러가지 확장성에 대한 고민을 하는 것으
tristanchoi.tistory.com
728x90
반응형
'반도체, 소.부.장.' 카테고리의 다른 글
| NVIDIA의 Intel 투자 - 사실은 1년간 이상 협력의 결과물 (0) | 2025.09.20 |
|---|---|
| NVIDIA GB10과 DGX Spark: 전 세계의 AI 개발자들을 NVIDIA 품안으로 (0) | 2025.09.20 |
| SOCAMM2로 인한 새로운 국면 (0) | 2025.09.16 |
| NVIDIA GPU 설계에서 SRAM 관련 주요 이슈들 (3) | 2025.08.19 |
| 삼성파운드리의 테슬라 수주 배경과 의미 (0) | 2025.08.16 |
댓글