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A100, V100 GPU 서버 라인업 추가 편성

· 약 8분

compute분류 신규상품

iwinv GPU 서버 라인업에 A100, V100이 새롭게 추가되었습니다.
GPU 자원을 서버에 직접 할당하는 Pass-through 방식을 채택하여, 성능 저하 없이 GPU 자원을 100% 활용할 수 있습니다.
고성능 AI 모델 학습부터 실시간 추론까지 최상의 환경을 iwinv에서 경험해 보세요.


iwinv GPU 서버 라인업​

사용자의 워크로드 규모와 목적에 맞춰 엔트리급부터 엔터프라이즈급까지 폭넓은 선택지를 제공합니다.

모델명GPU 메모리주요 용도일간 요금월간 요금
A10040 - 160GB금융 계산, 물리엔진29,300원 ~790,000원 ~
V10032 - 128GB딥러닝 학습, HPC 전문 연산13,700원 ~369,000원 ~
Tesla T416 - 64GBAI 추론, 인코딩6,260원 ~169,000원 ~
RTX 4000 Ada20 - 80GB3D 렌더링, 그래픽9,200원 ~248,500원 ~
A600048 - 192GB고성능 학습/렌더링18,200원 ~490,000원 ~
PRO 500048 - 192GB엔터프라이즈 AI25,750원 ~695,000원 ~
PRO 600096 - 384GB엔터프라이즈 AI55,200원 ~1,490,000원 ~

Tip: 모든 서버는 GPU 개수(1/2/4개)에 따라 CPU와 RAM 사양 확장이 가능합니다.


적합한 워크로드 및 추천 모델​

  • 대형 AI 모델 및 가상화 기반 고성능 연산 : Tesla A100
    MIG(Multi-Instance GPU)를 통한 자원 효율화와 TF32 가속 성능이 요구되는 대형 딥러닝, 금융 계산 등의 HPC 환경.
  • 딥러닝 및 정밀 과학 연산 : Tesla V100
    FP64(배정도) 연산 성능이 중요시되는 금융 시뮬레이션, 과학 연산(HPC), 복잡한 물리 엔진 연산.
  • 초대형 AI 모델 학습 및 서빙 : PRO 5000 / 6000
    iwinv의 하이엔드 라인업. 고용량 VRAM과 대역폭 기반으로 Gemma, GPT-OSS 등 수백억 개 이상의 파라미터를 가진 대형 모델 구동 및 고정밀 학습 등에 적합.
  • 전문 그래픽 및 3D 렌더링 : RTX 4000 Ada / A6000
    넉넉한 비디오 메모리(VRAM) 용량으로 CAD, 영상 편집, 실시간 레이 트레이싱 등의 작업에 적합.
  • 가성비 중심 AI 추론 서비스 : Tesla T4
    스타트업의 AI 상용화 단계나 동영상 트랜스코딩 등 대량의 요청을 경제적으로 처리해야 하는 경우.

최대 432GB 메모리, PRO5000 GPU서버 출시

· 약 7분

compute분류 신규상품

NVIDIA 최신 아키텍처 기반의 PRO5000 GPU서버를 출시했습니다.
단일 GPU당 14,080개의 CUDA 코어와 48GB의 차세대 GDDR7-ECC 메모리를 탑재했습니다.
이를 통해 Gemma, GPT-OSS 등 최신 오픈소스 추론 모델은 물론, 대규모 파라미터의 모델까지 안정적이고 빠른 속도로 서빙할 수 있습니다.


PRO5000 서버 라인업​

PRO5000 시리즈는 고성능 Blackwell 아키텍처 GPU를 기반으로 사용자의 워크로드 규모에 맞춰 세 가지 플랜을 제공합니다.

상품명GPURAM(DRAM + VRAM)vCPUMemoryStorage(OS)Traffic가격(부가세 별도)
PRO50.0.G11108GB (DRAM 60GB + VRAM 48GB)8 vCPU60GB100GB620GB/월25,750원/일 (695,000원/월)
PRO50.0.G22216GB (DRAM 120GB + VRAM 96GB)16 vCPU120GB100GB620GB/월51,500원/일 (1,390,000원/월)
PRO50.0.G44432GB (DRAM 240GB + VRAM 192GB)32 vCPU240GB100GB620GB/월103,000원/일 (2,780,000원/월)

최대 864GB 메모리, PRO6000 GPU서버 출시

· 약 5분

GPU상품 출시 docs배너

iwinv가 고속 LLM 프레임워크 vLLM 운용에 최적화된 GPU 가상 서버를 출시했습니다.
NVIDIA Blackwell 기반 PRO6000 GPU 서버는 최대 864GB 메모리(GDDR7-ECC & DDR5)로
Gemma 3, Phi-4, DeepSeek-R1은 물론 GPT-OSS 120B 규모의 대형 모델까지 안정적으로 운용할 수 있습니다.

vLLM이란?​

vLLM은 *Paged Attention 기술을 활용하여 GPU 메모리 내 KV 캐시(Key-Value cache)를 효율적으로 관리하는 오픈소스 프레임워크(LLM 추론 엔진)입니다. 한정된 GPU 자원으로도 응답 속도를 극대화하여 원활한 AI 구동을 지원합니다.

*Paged Attention: LLM 추론 시 KV 캐시를 고정 크기 블록으로 나누어 관리하는 메모리 최적화 기법. 메모리 단편화를 줄이고 GPU 메모리 효율을 크게 개선함.

PRO6000 GPU 서버 강점​

GPU 성능 차세대 NVIDIA Blackwell 기반의 PRO6000은 기존 6000Ada 대비 VRAM 용량이 약 2배 증가했습니다.

대용량 메모리 최대 864GB 메모리(GDDR7-ECC & DDR5 기반)를 지원하여 대규모 LLM 운영 환경에서 더욱 안정적입니다.

vLLM 최적화 가상 환경에서도 vLLM 기반의 빠른 토큰 응답을 보장하여 실시간 AI 서비스에 최적화되어 있습니다.

검증된 성능 자체 테스트 결과 GPT-OSS 120B 모델 기준 초당 181.42 Token의 높은 처리 성능을 확인하였습니다
(PRO6000 GPU 1개 기준).