NVIDIA DGX Station, 윈도우 지원으로 AI 워크스테이션 확장

NVIDIA DGX Station에 윈도우 버전이 추가되어 GB300 칩 기반의 강력한 AI 기능을 워크스테이션에 제공한다. 올해 초 NVIDIA는 GB300 “Blackwell Ultra” 칩을 탑재한 업그레이드된 DGX Station을 출시했다. 이 시스템은 초기에는 리눅스 배포판과 호환되었으나, NVIDIA는 DGX Station의 윈도우 버전을 출시한다고 발표했다.

지금까지 DGX Station은 리눅스에서만 실행되어 엔터프라이즈 개발자들은 무거운 AI 워크로드용 리눅스와 생산성 도구, 애플리케이션, 워크플로우용 윈도우라는 두 가지 개별 환경을 유지해야 했다. 포춘 500대 기업의 대다수가 윈도우를 표준으로 사용하고 있으며, 이러한 격차는 개발자들에게 시간과 자원 손실을 초래했다. 개발자들은 AI 컴퓨팅에 접근하기 위해 리눅스로 전환하거나, 고성능 모델 개발 및 다중 에이전트 워크로드에 제한적인 하드웨어 옵션으로 윈도우에 머물러야 했다.

NVIDIA DGX Station 2026의 핵심 사양

2026년형 NVIDIA DGX Station은 단일 NVIDIA GB300 “Blackwell Ultra” GPU를 탑재했다. NVIDIA Blackwell Ultra GB300 GPU는 총 160개의 SM(스트리밍 멀티프로세서)을 포함하며, 각 SM은 128개의 CUDA 코어, FP8, FP6, NVFP4 정밀 컴퓨팅을 지원하는 4개의 5세대 텐서 코어, 256KB의 텐서 메모리(TMEM), 그리고 SFU(Special Function Unit)를 갖췄다. 이를 통해 총 20,480개의 CUDA 코어와 640개의 텐서 코어, 40MB의 TMEM을 제공한다.

Blackwell Ultra는 메모리에서도 큰 발전을 이루어, 이전 Blackwell GB200 솔루션의 최대 192GB 대비 252GB의 HBM3e 용량을 제공한다. 이 메모리는 7.1TB/s의 대역폭을 갖췄다. 그 결과, NVIDIA의 Blackwell Ultra GB300 플랫폼은 새로운 NVFP4 표준을 사용하여 Dense Low Precision Compute 출력에서 50% 향상된 성능을 달성한다. 이 새로운 모델은 FP8에 근접한 정확도를 제공하며, 차이는 1% 미만인 경우가 많다. 또한, FP8 대비 1.8배, FP16 대비 3.5배 메모리 사용량을 줄인다.

CPU는 Neoverse V2 아키텍처 기반의 72코어 Grace 칩을 단일로 탑재했다. 시스템은 HBM 메모리 외에 496GB의 LPDDR5X를 갖췄다. 시스템 메모리는 396GB/s의 대역폭을 제공하며, 이를 합하면 총 784GB의 메모리를 제공한다. CPU와 GPU는 900GB/s NVLink-C2C 인터커넥트로 연결되며, 시스템은 800Gb/s 네트워킹 속도를 제공하는 고속 CX8 SuperNIC을 갖췄다.

이 시스템은 1600W TDP를 가지며, NVIDIA의 최신 RTX PRO Blackwell 그래픽 카드를 지원한다. 또한, 4개의 M.2 Gen5 포트, 4개의 이더넷 포트(2 x 400Gbps, 1 x 10GbE, 1 x 1GbE), 1개의 풀 PCIe Gen5 x16 슬롯, 그리고 2개의 PCIe Gen5 x16 (x8 전기) 슬롯을 포함한다.

경쟁 구도 및 시장 전망

NVIDIA의 DGX Station 윈도우 버전 출시는 AMD가 Threadripper Halo Station을 공개한 지 한 달 만에 이루어졌다. AMD의 Threadripper Halo Station은 Threadripper CPU와 Radeon PRO GPU를 통합한 완전 구성 워크스테이션 플랫폼이다. Halo Station은 2027년 출시 예정인 반면, NVIDIA는 DGX Station 윈도우 버전의 정확한 출시일을 밝히지 않았지만, 올해 4분기 출시를 목표로 한다.

가격은 DGX Station이 약 10만 달러 수준이며, Threadripper Halo Station도 비슷한 가격대가 될 것으로 예상된다. 두 플랫폼 모두 장점을 가지며, NVIDIA DGX Station은 20 PFLOPs의 훨씬 높은 컴퓨팅 성능, 748GB의 통합 DRAM, 900GB/s의 인터커넥트 대역폭, 그리고 CUDA 및 TensorRT 지원을 제공한다. 반면 AMD는 훨씬 높은 메모리 구성, 더 빠른 CPU와 많은 코어/스레드, 그리고 견고한 ROCm 생태계를 제공한다.

이러한 사양은 이론적인 것이며, AI 분야에서의 실제 이점은 또 다른 논의가 필요하다. 하지만 NVIDIA와 AMD는 로컬 AI 공간 확장의 필요성을 인지하고 있으며, 이것이 두 회사가 소형 AI 박스(DGX Spark / Ryzen AI Halo)부터 완전한 워크스테이션까지 라인업을 확장하는 이유로 보인다. AI 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 엔터프라이즈 및 클라우드 부문에서 보았듯이 두 플랫폼 모두 업그레이드가 이루어질 것으로 예상된다.