01
MODEL DEVELOPMENT
NVIDIA
GeForce RTX 4090
1GPU현재 보유
현재 1추가 예정 +0예상 합계 1
모델 개발과 반복 실험
기준 모델 구현, 시계열·그래프 학습, 실험 코드 검증 등 모델 개발 단계의 활용 예시입니다.
PrototypingBaseline modelsEvaluation
24 GB GDDR6XNVIDIA 공식 제품 참고 사양제조사 제품 정보
Research infrastructure
연구를 실행하는 힘.
확장하는 GPU 인프라.
수학적 모델을 구현하고, 산업 데이터로 학습하며, 연구 가설을 반복해서 검증합니다. GPU 서버 인프라는 그 실험을 뒷받침하는 연구실의 기반입니다.
현재 보유 · 4 GPU2026.11 · 13 GPU 추가 예정
서버 인프라 설명용 생성 이미지 · 연구실 실물 사진이 아닙니다.
4GPU현재 보유
RTX 4090 × 1 · RTX PRO 6000 × 1 · H200 × 2
+13GPU2026년 11월 추가 도입 예정
RTX PRO 6000 × 5 · H200 × 8
17GPU계획대로 도입 완료 시 예상 합계
GPU 수량 합계이며, 연산 성능의 합산 수치가 아닙니다.
GPU resources
연구 단계에 맞춘 계산 자원.
보유 장비와 추가 도입 계획을 구분해서 표시합니다. 아래 활용 설명은 연구주제와 연결한 예시입니다.
현재 보유 · GPU 개수 기준
NVIDIA
02
MEMORY-INTENSIVE LEARNING
NVIDIA
RTX PRO 6000
1GPU현재 보유
현재 1추가 예정 +5예상 합계 6
다양한 데이터의 표현 학습
시계열·멀티모달 모델의 미세조정과 임베딩 학습 등 메모리 요구가 큰 연구 실험의 활용 예시입니다.
Fine-tuningMultimodal learningEmbeddings
96 GB GDDR7 · ECCBlackwell 제품군 공통 참고 사양 · 세부 에디션 미확인제조사 제품 정보
03
FOUNDATION MODEL RESEARCH
NVIDIA
H200
2GPU현재 보유
현재 2추가 예정 +8예상 합계 10
파운데이션 모델 연구의 확장
파운데이션 모델 학습·추론과 규모 확장 실험을 위한 활용 예시입니다. 다중 GPU 실행 방식은 서버 구성에 따라 달라집니다.
TrainingInferenceScaling studies
141 GB HBM3eSXM / NVL 공통 메모리 참고 사양 · 폼팩터 미확인제조사 제품 정보
메모리는 NVIDIA 공식 제품군의 참고 사양입니다. 실제 보유 장비의 제조사·에디션·폼팩터는 별도로 확인해야 하며, 여러 GPU의 메모리가 자동으로 하나의 공유 메모리가 되는 것은 아닙니다.
Expansion plan
2026년 11월,
다음 규모의 실험을 준비합니다.
추가 도입 계획: RTX PRO 6000 × 5 · H200 × 8. 도입 예정 장비는 현재 보유 수량에 포함하지 않았습니다.
2026.09
현재 보유 장비
4 GPU
RTX 4090 × 1
RTX PRO 6000 × 1
H200 × 2
2026.11 · 예정
추가 도입 계획
+13 GPU
RTX PRO 6000 × 5
H200 × 8
| GPU 모델 | 현재 보유 | 2026.11 추가 예정 | 도입 후 예상 합계 |
|---|---|---|---|
| RTX 4090 | 1 | +0 | 1 |
| RTX PRO 6000 | 1 | +5 | 6 |
| H200 | 2 | +8 | 10 |
| 합계 | 4 | +13 | 17 |
표를 좌우로 밀어 전체 항목을 확인할 수 있습니다.
일정과 수량은 연구책임자가 제공한 계획 기준입니다. 실제 입고·설치 확인 후 보유 현황을 갱신합니다.
Compute meets research
장비의 규모보다,
어떤 질문을 풀 것인가.
GPU 인프라를 연구실의 세 연구축과 연결한 활용 방향입니다. 특정 장비의 전용 배정이나 실험 성능을 의미하지 않습니다.
MFM · MatFM
제조·소재 데이터의 표현 학습, 사전학습 모델의 도메인 적응, 이상탐지·품질예측 과제의 비교 실험을 위한 계산 기반입니다.
연구 소개Graph Ontology
개인화 추천을 위한 그래프·텍스트 임베딩과 기업 문서의 맥락 기반 검색·추론 모델을 학습하고 평가하는 활용 방향입니다.
연구 소개Queueing-Informed ML
대기시스템의 동적 구조를 학습에 반영하고, 시뮬레이션 데이터와 관측 데이터를 이용해 모델의 정확도·일반화를 검증하는 활용 방향입니다.
연구 소개Experiment · Compare · Validate
반복 가능한 실험에서,
설득력 있는 연구 결과로.
모델 구현과 학습, 기준 모델과의 비교, 민감도 분석과 일반화 검증을 연결하는 연구를 지향합니다. 장비 확충은 더 다양한 실험을 설계하고 검증하기 위한 기반입니다.
01문제 정의와 모델 구현
연구 가설과 비교 기준을 설정합니다.
02학습과 실험
데이터와 모델에 맞는 실험을 설계합니다.
03평가와 검증
정확도뿐 아니라 일반화와 불확실성을 살펴봅니다.
장비 정보와 표기 기준
보유 현황
2026년 9월 제공 현황을 바탕으로 작성했습니다. 수량은 GPU 개수를 뜻하며, 서버 본체·노드 수를 뜻하지 않습니다. RTX PRO 6000의 세부 에디션, H200의 SXM/NVL 구분, CPU·RAM·스토리지·네트워크 구성은 확정 정보가 없어 기재하지 않았습니다.
제품 참고 정보
GPU 제품군의 설명과 메모리 참고값은 제조사 공식 자료를 참고했습니다. 이 페이지는 장비 벤치마크나 성능 보증이 아닙니다.
이미지 안내
GPU 서버 인프라 설명용 생성 이미지. 실제 연구실 설치 사진이나 특정 제품의 외형·장착 구성을 나타내지 않습니다.
표시된 서버 형태와 내부 가속기 수는 실제 보유 장비 구성을 나타내지 않습니다.