HPE
HPE Cray XD670
7년
주장비
분석
데이터처리장비 > 하드웨어 > 인공지능/연산서버
2026.06.25.
₩609,620,000
없음
- 대규모 화학·소재 연구데이터를 이용한 인공지능·딥러닝 모델의 학습, 검증 및 성능평가를 수행하는 고성능 GPU 연산 장비 - 다수의 GPU를 활용한 병렬 연산을 통해 화학·소재 분야 인공지능 모델의 대규모 추론, 연구데이터 분석 및 연구용 인공지능 모델 구동을 수행하는 서버 장비
본 장비는 화학·소재 분야의 대규모 연구데이터를 기반으로 인공지능 및 딥러닝 모델의 개발, 학습, 검증 및 추론을 수행하기 위한 고성능 GPU 서버이다. NVIDIA H200 141GB GPU 8개를 탑재하여 총 1,128GB의 GPU 메모리를 제공하며, 다중 GPU 병렬 연산을 통해 대규모 화학·소재 데이터의 처리와 인공지능 모델의 학습 및 추론을 수행할 수 있다. 또한 Intel Xeon-P 8562Y+ 프로세서 2개(총 64코어), 2TB 시스템 메모리 및 총 19.2TB의 NVMe SSD를 탑재하여 대규모 화학·소재 연구데이터의 전처리, 학습 데이터 구성, 모델 학습 및 추론 결과의 저장·분석을 수행할 수 있다. 10/25GbE 고속 네트워크 인터페이스를 통해 연구데이터 저장장치 및 내부 연구 인프라와 대용량 데이터를 송수신할 수 있다. 본 장비를 활용하여 화학반응, 분자 및 소재 관련 연구데이터를 대상으로 인공지능 모델을 학습하고, 개발된 모델의 예측성능을 검증·평가하며, 대규모 데이터에 대한 모델 추론 및 분석을 수행한다. 이를 통해 과제에서 요구되는 화학·소재 분야 인공지능 모델 개발 및 데이터 기반 연구를 위한 핵심 연산장비로 활용한다.
기관의뢰
고정형
시간별
[Hr] ₩52,500
본 장비는 과제 수행에 필요한 화학·소재 연구데이터의 처리 및 인공지능 모델 개발을 위해 구축한 고성능 GPU 연산 서버이다. 다수의 NVIDIA H200 GPU를 이용하여 화학반응, 분자 및 소재 데이터를 학습하는 인공지능·딥러닝 모델의 병렬 학습을 수행하고, 학습된 모델의 예측성능 평가 및 대규모 데이터 추론을 수행하는 역할을 한다.
화학·소재 분야의 인공지능 연구에서는 대규모 분자·화학반응·소재 데이터를 반복적으로 처리하고, 이를 기반으로 다양한 인공지능 모델을 학습 및 평가하기 위한 높은 연산 성능과 대용량 메모리가 요구된다. 본 장비는 8개의 GPU를 이용한 병렬 연산 환경과 2TB의 시스템 메모리, 고속 NVMe 저장장치를 통해 데이터 전처리부터 모델 학습, 검증, 추론 및 결과 분석까지 일련의 연구과정을 수행하도록 구성되어 있다.
과제에서는 본 장비를 화학·소재 연구데이터 기반 인공지능 모델의 개발, 학습, 성능 검증 및 대규모 추론·분석을 수행하는 핵심 연산장비로 활용한다.
- CPU: Intel Xeon-P 8562Y+ 2.8GHz 32Core × 2개, 총 64Core
- 시스템 메모리: 2TB (128GB × 16개)
- GPU: NVIDIA H200 141GB × 8개
- GPU 메모리: GPU당 141GB, 총 1,128GB
- 시스템 저장장치: 1.92TB NVMe U.3 SSD × 2개
- 데이터 저장장치: 7.68TB NVMe U.3 SSD × 2개
- NVMe SSD 총 용량: 19.2TB
- 네트워크 인터페이스: 10/25GbE 2-Port SFP28 NIC × 2개
- GPU 연산 구성: NVIDIA H200 GPU 8개를 이용한 대규모 병렬 연산 및 다중 GPU 기반 딥러닝 연산
- 주요 연산 기능: 화학·소재 연구데이터 전처리, 인공지능·딥러닝 모델 학습, 다중 GPU 병렬학습, 모델 성능평가 및 대규모 추론
- 운영체제: Ubuntu 24.04 LTS
- NVIDIA Driver: 590.48.01
- CUDA: 13.1
- Docker: 29.2.1
- 유지보수: 3년 TCE 지원