클라우드 및 AI 컴퓨팅 시스템을 통해 글로벌 산업을 발전시키는 데 중점을 둔 IT인프라 기업 기가바이트 테크놀로지(GIGABYTE Technology. 이하, 기가바이트)가 통신사, 클라우드 서비스 제공업체, 대기업 및 SMB가 5G 및 AI의 가치를 신속하게 활용할 수 있도록 지원하는 차세대 서버를 스페인 바르셀로나에서 26일부터 29일까지 개최되는 'MWC 2024'에 선보인다.

기가바이트는 AMD 잉스틴트(AMD Instinct™) MI300X 8-GPU를 자랑하는 최첨단 AI 서버와 AMD, 인텔 및 엔비디아의 최신 칩 기술을 지원하는 포괄적인 AI/HPC 서버 시리즈를 갖추고 있다. 이 쇼케이스는 열 방출 및 에너지 절감에 탁월한 통합 그린 컴퓨팅 솔루션도 특별히 다룰 예정이다.

‘컴퓨팅의 미래(Future of COMPUTING)’라는 비전을 통해 기가바이트는 AI/HPC, RAN 및 코어 네트워크용 서버,모듈형 엣지 플랫폼, 올인원 그린 컴퓨팅 솔루션 및 AI 기반 자율 주행 기술 등의 최신 솔루션을 선보이고 관련 인사이트를 공유할 예정이다. 

차세대 AI 슈퍼컴퓨터

AI 지원 인프라 및 고속 스토리지에 대한 수요는 데이터 볼륨의 기하급수적인 증가와 AI 모델의 복잡성을 주요 원인으로 해 5G 프레임워크, 비즈니스 운영 및 학술 연구 내에서 증가하고 있다.

기가바이트는 최신 시리즈의 AI/HPC 서버와 올 플래시 어레이(all-flash array, AFA) 스토리지 서버를 선보일 예정이다. 이런 서버들은 AMD 잉스팅트™ MI300X(AMD Instinct™ MI300X) OAM GPU 모듈, MI300A APU, 5세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서(5th Gen Intel® Xeon® Scalable Processors), 엔비디아 HGX H100 8-GPU 및 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩(NVIDIA Grace Hopper Superchip)을 지원하며, 차세대 HBM3를 활용해 초고속 데이터 전송을 보장한다.

이 기술적 도약은 엑사스케일 AI 작업 부하와 실시간 빅데이터 분석을 발전시킬 준비가 돼 있다.

AI 지원 5G 네트워크를 위한 유연한 서버 아키텍처

5G 애플리케이션의 대규모 배치에는 다양한 IT 생태계를 지원할 수 있는 유연하게 구성된 디지털 인프라가 필요하다. 기가바이트는 네트워킹, AI 추론 및 클라우드 컴퓨팅을 포함한 광범위한 작업부하를 관리하도록 설계된 모듈식 에지 플랫폼 중 하나를 출시할 예정이다. 이 플랫폼은 다세대 칩 기술 및 구성 요소를 수용할 수 있는 원활한 업그레이드를 제공해 유지 보수 비용을 최소화하면서 급격한 시장 변화에 민첩하게 적응할 수 있도록 한다.

다양한 규모의 비즈니스에서 5G 및 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가에 대응해 기가바이트는 RAN 및 코어 네트워크에 맞춤화된 최신 서버를 출시할 예정이다. 이런 서버들은 강력한 성능을 제공해 대규모 클라우드 네이티브 워크로드 및 통신 서비스에서 SMB IT 운영에 이르기까지 다양한 컴퓨팅 니즈를 충족한다. 이 서버들은 에너지 효율성이 뛰어나고 AI 가속 컴퓨팅을 위한 확장 기회를 제공한다.

지속 가능한 AI 및 클라우드 컴퓨팅으로 최적화된 TCO 보장

MWC에서 GIGABYTE는 대규모 액침 냉각 탱크(immersion cooling tank)와 AI 및 클라우드 컴퓨팅에 맞춤화된 2개의 침수 지원 서버를 특징으로 하는 포괄적인 올인원 그린 컴퓨팅 솔루션을 선보일 예정이다. 이 전시회는 놀라운 방열 능력과 현저히 낮은 전력 소비를 강조한다. 이러한 기능들은 유리한 총 소유 비용(TCO)으로 이어지며 지속가능하고 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 GIGABYTE의 약속을 강조한다.

엣지 AI로 구동되는 미래에도 사용할 수 있는 E-모빌리티

5G 네트워크와 고급 AI 알고리즘을 활용하는 기가바이트의 자율 주행 차량 기술은 엣지 AI로 구동되는 탁월하게 지능적인 주행 경험을 제공한다.

고속 데이터 전송 성능은 기가바이트의 첨단운전자지원시스템(Advanced Driver Assistance Systems, ADAS) 및 텔레매틱스가 카메라, 레이더 및 초음파 센서의 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 한다. 이를 통해 시스템은 복잡한 도로 조건에서도 정확한 실시간 주행 결정을 내릴 수 있다.