에이수스 코리아가 데이터센터급 AI 성능을 데스크톱 폼팩터에 구현한 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템 ‘ExpertCenter Pro ET900N G3’를 공개했다. 서버 인프라 수준의 연산 역량을 책상 위 환경으로 끌어오겠다는 구상으로, 기업과 연구소를 중심으로 로컬 AI 개발 및 운용 수요를 겨냥한 제품이다.

이번에 공개된 ExpertCenter Pro ET900N G3는 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 슈퍼칩 기반 플랫폼을 탑재한 것이 핵심이다. 에이수스는 이 제품이 일반 데스크톱 크기에서 구현하기 어려웠던 고성능 컴퓨팅 환경을 제공하며, 통합 메모리 아키텍처와 데이터센터급 연결성을 바탕으로 최대 20 PFLOPS AI 성능을 지원한다고 설명했다. 이를 통해 AI 슈퍼컴퓨팅 시스템의 새로운 기준을 제시하겠다는 입장이다.

에이수스 ExpertCenter Pro ET900N G3

Grace와 Blackwell Ultra GPU 연결, 데스크톱에서 페타플롭스급 연산

ExpertCenter Pro ET900N G3는 NVIDIA NVLink-C2C를 통해 NVIDIA Grace와 NVIDIA Blackwell Ultra GPU를 연결한다. 이 연결 구조는 고대역폭과 초저지연 특성을 기반으로 독립적인 컴퓨팅 운용 환경에서도 페타플롭스 규모의 컴퓨팅 가속을 구현하도록 설계됐다.

특히 대규모 모델 훈련과 고효율 AI 연산을 지원하기 위해 784GB 규모의 통합 CPU-GPU 메모리를 제공하는 점이 눈에 띈다. 에이수스는 이를 통해 4개의 GPU를 탑재한 기존 워크스테이션 대비 두 배 이상의 GPU 메모리 용량을 확보했다고 밝혔다. 개발자는 더 큰 모델을 직접 실행할 수 있고, 처리 속도 향상을 통해 생성형 AI 워크로드를 데스크톱 환경에서 보다 효율적으로 구현할 수 있다는 설명이다.

에이수스 ExpertCenter Pro ET900N G3

로컬·프라이빗 AI 환경 최적화…기업·연구소 활용성 부각

에이수스는 ExpertCenter Pro ET900N G3가 기존 워크스테이션의 한계를 넘어서는 대규모 AI 모델 훈련을 데스크톱 형태로 가능하게 한다고 강조했다. 서버 인프라를 별도로 구축하지 않고도 로컬 환경에서 즉각적이고 프라이빗한 방식으로 운용할 수 있도록 한 것이 특징이다.

이 같은 특성은 외부 전송 없이 내부 환경에서 AI 개발을 진행하려는 기업이나 연구기관에 적합한 요소로 꼽힌다. 로컬 AI 워크로드 결과물을 빠르게 도출할 수 있어 개발 효율과 응답성을 높이는 데 유리하다는 점도 강점으로 제시됐다.

에이수스 ExpertCenter Pro ET900N G3

GPU 분할 운용·확장성·냉각까지 데이터센터급 구성

제품은 NVIDIA 멀티 인스턴스 GPU(MIG)도 지원한다. 이를 통해 GPU를 최대 7개의 인스턴스로 분할해 여러 사용자가 로컬 개발 환경에서 동시에 활용할 수 있다. 각 인스턴스는 고대역폭 메모리와 캐시, 컴퓨팅 코어가 서로 완전히 격리된 형태로 운용된다.

대규모 메모리 풀과 강력한 컴퓨팅 엔진을 바탕으로 지원하는 워크로드 범위도 넓다. LLM, 고급 시뮬레이션, 멀티모달 AI, 데이터 사이언스, 머신러닝 등 다양한 AI 작업에서 NVIDIA AI 소프트웨어 스택과 결합해 최적의 성능을 제공하도록 설계됐다.

확장성도 고려됐다. 필요 시 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 시스템 연결을 통해 슈퍼컴퓨팅 성능을 두 배로 확장할 수 있다. 냉각 설계 역시 별도 서버급 인프라 의존도를 낮추는 방향으로 구성됐다. 시스템 내부에는 특수 콜드 플레이트와 액체 냉각 시스템이 포함돼 추가 냉각 솔루션 없이 구동 가능하다.

상반기 출시 예정…서버 인프라 대안으로 주목

에이수스는 ExpertCenter Pro ET900N G3가 서버 인프라 구축의 복잡성 없이 슈퍼컴퓨팅 성능을 제공하는 플랫폼이라고 소개했다. 고성능 AI 개발 환경을 보다 간결한 형태로 제공하려는 수요와 맞물려, 향후 로컬 AI 워크스테이션 시장에서 주목받을 가능성이 있다.

제품에 대한 자세한 정보는 에이수스 홈페이지를 통해 확인할 수 있으며, 출시는 2026년 상반기로 예정돼 있다.

김종혁 기자/news@newstap.co.kr

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