서버가 구석에 조용히 놓여 있던 커다란 베이지색 상자에 불과했던 시절을 기억하시나요? 이제 그런 단순한 시대는 완전히 끝났습니다. 데이터 센터, 알고리즘 연구실 또는 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경을 운영하고 있다면 물리적 하드웨어, 특히 서버 랙 PC 케이스가 더 이상 단순한 껍데기가 아니라는 사실을 이미 알고 계실 것입니다. 실제로는 미션 크리티컬 엔지니어링 시스템.
서버 아키텍처의 미래는 단순히 더 빠른 칩에 관한 것이 아니라 제한된 공간에서 엄청난 전력을 얼마나 효율적으로 관리할 수 있는지에 관한 것입니다. 4U 서버 PC 케이스에 그 어느 때보다 많은 GPU를 탑재하고 있으며, 이러한 밀도는 심각한 발열 문제와 데이터 병목 현상을 초래합니다. 섀시를 대수롭지 않게 여기는 태도를 버려야 합니다.
서버 인클로저의 세계를 완전히 재편하고 있는 핵심 논거에 대해 자세히 알아보세요.
열 관리가 가장 큰 병목 현상인 이유
GPU 클러스터를 다루는 사람에게 물어보세요: 열은 속도의 적입니다. 최신 NVIDIA H100에 수백만 달러를 쏟아부어도 시원하게 유지하지 못하면 배신당할 수 있습니다.
바로 이때 “열 조절”이 등장합니다. 이는 GPU가 너무 뜨거워져 멜트다운을 피하기 위해 스스로 속도를 낮추기로 결정하는 것을 가리키는 업계 용어입니다. 공기 흐름이 좋지 않아 구매한 컴퓨팅 성능의 20%에서 30%가 손실되는 것입니다. 이는 엄청난 비용 낭비입니다.
이를 해결할 수 있는 유일한 방법은? 전문화되고 최적화된 섀시 설계입니다.
고급 냉각 솔루션의 필요성
고성능 인클로저는 다음을 제공해야 합니다. 앞뒤로 직접 공기 흐름 그리고 종종 격리된 GPU 챔버. 이 설계는 모든 GPU가 필요한 냉기를 공급받을 수 있도록 합니다, not 현관문 근처에 있는 것들만요.
페타바이트 규모의 AI 모델 트레이닝과 같이 가장 까다로운 용도의 경우 기존의 공랭식 냉각 방식으로는 더 이상 적합하지 않습니다. 그렇기 때문에 수냉식 냉각 호환성 는 차세대 서버 설계에서 타협할 수 없는 기능으로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 이는 최고급 GPU의 엄청난 발열을 안정적으로 제거하고 시스템을 연중무휴 24시간 최고 성능으로 실행할 수 있는 유일한 방법입니다.
업계를 주도하는 핵심 변화를 분석해 보았습니다:
| 핵심 인수 | 구체적인 세부 정보 | 출처/신뢰성 |
| I. 열은 새로운 성능의 한계 | 고급 냉각 시스템: 앞뒤 공기 흐름을 활용하고 GPU 챔버를 분리하여 뜨거운 공기의 재순환과 열 스로틀링을 방지합니다. | 서버 디자인 전문가: 공기 흐름이 좋지 않으면 과부하 시 최대 30%의 속도 손실이 발생할 수 있습니다. |
| II. 액체 냉각이 표준이 될 것입니다 | 액체 냉각 통합: 안정적이고 낮은 작동 온도를 유지하기 위해 초고밀도 GPU 구성(8개 이상의 GPU)에 필수적입니다. | 엔터프라이즈 하드웨어 요구 사항: 대규모 AI 워크로드를 실행할 때 안정적인 성능을 보장합니다. |
| III. 밀도 추진을 주도하는 AI/ML | 가속화가 핵심입니다: AI 모델의 복잡성과 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 대규모 병렬 처리 성능이 필요합니다. | 시장 동향 및 보고서: AI/ML은 GPU 서버 배포에서 가장 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. |
| IV. 상호 연결은 더 빨라야 합니다 | 고속 데이터 고속도로: NVLink와 같은 기술은 데이터가 트래픽(병목 현상)에 걸리지 않고 GPU가 서로, 그리고 CPU와 통신할 수 있도록 합니다. | NVIDIA 기술 로드맵: 멀티 GPU 시스템에서 효율적인 병렬 처리를 위해 필요합니다. |
| V. 엣지 컴퓨팅, 더 작은 파워하우스를 요구하다 | 효율적이고 컴팩트한 GPU: 자율 주행 자동차나 스마트 팩토리와 같은 데이터 소스에서 실시간 AI 추론을 수행하려면 더 작고 에너지 효율적인 솔루션이 필요합니다. | 새로운 사용 사례: 엣지 AI에는 기존 데이터센터 외부의 고성능, 저전력 서버 솔루션이 필요합니다. |
| VI. 에너지 효율을 위한 노력 | 최적화된 와트당 컴퓨팅 성능: GPU 병렬 처리는 기존 CPU 설정에 비해 더 적은 전력 소비로 더 나은 출력을 제공합니다. | 비용 효율성 및 친환경 데이터 센터: 운영 비용을 절감하고 지속 가능성 목표를 지원합니다. |
AI와 머신러닝의 멈출 수 없는 수요
좁은 공간에 이 모든 하드웨어를 집어넣는 데 집중하는 이유는 무엇일까요? 간단한 답은 바로 AI입니다. 새로운 대규모 언어 모델(LLM)과 딥러닝 네트워크의 계산 욕구는 정말 끝이 없습니다. 이러한 복잡한 모델을 훈련하려면 수천 개의 코어가 함께 작동해야 합니다.
데이터 병목 현상 해결
GPU 자체의 원시 속도뿐만 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 이동할 수 있는지도 중요합니다. 사이 GPU입니다. 강력한 GPU를 8대 보유하고 있지만 데이터를 빠르게 교환할 수 없다면 데이터 고속도로의 교통 체증이 발생한 것입니다.
그렇기 때문에 견고한 고속 인터커넥트(NVLink 또는 특수 PCIe 레인 등)가 매우 중요합니다. 미래의 atx 서버 케이스는 공기 흐름이나 구조적 무결성을 유지하면서 이러한 복잡한 다중 레인 데이터 경로를 지원하도록 설계되어야 합니다.
고속 GPU 간 통신과 뛰어난 열 관리의 균형을 맞추는 이 물리적 엔지니어링 과제는 전문 제조업체가 진정한 부가가치를 창출할 수 있는 분야입니다. 새로운 클러스터를 구축하는 경우 기성 부품에 의존해서는 안 되며, 컴퓨터 케이스 서버를 시스템 성능의 기본 구성 요소로 취급하는 OEM/ODM 파트너가 필요합니다. (자세히 알아보기 GPU 서버 케이스 디자인).
서버실 밖에서 생각하기: 엣지 및 효율성
성능 경쟁은 더 이상 대규모 데이터센터에만 국한되지 않습니다. 주변 환경에서도 AI의 새로운 활용 사례가 폭발적으로 증가하고 있습니다.
공장 현장이나 도시의 교통망에서 실시간 처리 등 엣지 컴퓨팅이 폭발적으로 증가함에 따라 수요는 더 작지만 매우 강력한 폼 팩터로 이동하고 있습니다. 이는 고도로 최적화된 ITX 케이스 전문화 벽걸이 디자인이 대형 랙마운트 시스템만큼이나 중요해지고 있습니다. (자세히 알아보기 랙마운트 케이스 솔루션).
이러한 소규모 분산 노드에는 다음과 같은 기능이 더욱 필요합니다. 에너지 효율성. 와트당 컴퓨팅 성능을 최적화하는 것은 지구를 위해서뿐만 아니라 수익성을 위해서도 매우 중요합니다. 효율적인 섀시 가이드 레일 지능적으로 설계된 인클로저는 하드웨어의 수명 기간 동안 전력 소비를 줄이고 냉각 비용을 낮춥니다.
고성능 프론티어의 파트너
차세대 컴퓨팅 인프라를 구축하려면 다음과 같은 파트너가 필요하다는 것이 솔직한 진실입니다. 전문화 물리적 도메인에 있습니다.
수천 개의 고밀도 섀시가 필요한 데이터 센터, 맞춤형 수냉식 시스템을 설계하는 연구 기관 또는 안정적인 NAS 장치, 상자의 설계가 투자의 성능과 수명을 결정합니다. 열 엔지니어링에 결함이 있어 시스템이 조기에 고장 나는 경우를 너무 많이 보았습니다. (자세히 알아보기 맞춤형 OEM/ODM 솔루션).
이것이 바로 우리가 하는 일입니다. 아이스토네케이스. 선도적인 OEM/ODM 솔루션 제조업체인 로지텍은 일반적인 금속 상자를 찍어내는 데 그치지 않습니다. 최신 AI 및 HPC 워크로드를 유지하는 데 필요한 맞춤형 공기 흐름, 고밀도 부품 배치, 전력 공급에 중점을 두고 GPU에 최적화된 인클로저를 설계합니다. 모든 단일 GPU의 가동 시간과 성능을 극대화하는 것이 수익성에 달려 있다는 것을 잘 알고 있습니다. 당사는 귀사의 하드웨어 투자가 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 지원합니다. (견적 받기 대량 구매).
고성능 서버의 미래는 다음과 같은 것만이 아닙니다. 하우징 케이스에서 활성화 케이스에 따라 다릅니다. 실리콘이 약속하는 것을 실제로 구현하는 시스템을 구축할 준비가 되셨나요? (전체 제품군을 확인해 보세요. 서버 케이스 옵션).
