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[IT뉴스][현장] 코코링크, 외산 대체 고성능 서버 개발…AI 기술 독립 본격화

온카뱅크관리자

2025-06-19 13:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 클라이맥스-408…외산 대비 비용 3분의1·8시간 내 장애대응 지원 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)국내 기업이 인공지능(AI) 인프라의 핵심 요소인 고성능 서버를 순수 국산 기술로 개발하며 AI 주권 확보에 본격 시동을 걸었다. 외산 중심 슈퍼컴퓨팅 구조에 의존해 온 국내 IT 인프라에 의미 있는 전환점이라는 평가다.
 코코링크는 19일 서울 양재 엘타워에서 기자간담회를 열고 고밀도 연산 서버 신제품 '클라이맥스-408(Klimax-408)'을 공개했다. 
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 이동학 코코링크 대표(사진=남혁우 기자)
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 이 제품은 과학기술정보통신부 국책과제를 통해 개발된 PCIe 5.0 기반 고성능 컴퓨팅 서버로 설계부터 제작까지 전 과정을 국내 기술로 완성했다.
 클라이맥스-408은 대규모 AI 학습, 대규모언어모델(LLM), 자율주행, 고성능컴퓨팅(HPC) 환경에 최적화됐다. PCIe 5.0 스위칭 기술을 기반으로 그래픽처리프로세서(GPU)·신경망처리프로세서(NPU)를 최대 8장까지 장착할 수 있으며 총 144개의 데이터 전송 통로(레인)를 통해 고속 연산 처리를 지원한다.
 이 제품은 특히 쿠다(CUDA) 기반 병렬 연산 최적화 기술에 특화돼 있다. GPU 간 직접 통신을 활용하는 피어투피어(P2P) 구조를 구현해해 AI 모델 학습 속도를 높이고 연산 병목을 최소화했다. 
 회사 측은 코드 최적화를 전제로 할 경우 엔비디아 NV링크 기반 서버와 비교해도 최대 99% 수준의 연산 성능을 구현할 수 있다고 밝혔다.
 이동학 코코링크 대표는 "우리는 단순한 하드웨어 사양이 아니라 실제 AI 연산 환경에 맞춰 소프트웨어와 구조 최적화를 함께 고려했다"며 "특히 HPC나 산업용 응용에서 쿠다 기반의 통합 최적화 역량이 강력한 경쟁력이 될 것"이라고 강조했다.
 성능과 함께 아니라 경제성도 강점이다. 클라이맥스-408은 동일한 연산 조건에서 전체 시스템 구성 비용을 외산 고성능 서버 대비 최대 3분의 1 수준까지 줄일 수 있다는 것이다. NV링크 기반 고성능 GPU는 1장당 3만 달러(약 4천만원)를 넘지만 PCIe 기반 구조에서는 NV링크 스위치가 불필요하고 GPU 선택 폭도 넓어 가격을 대폭 낮출 수 있다는 설명이다
 하드웨어 구성의 유연성도 특징이다. 다양한 GPU 및 국산 NPU와의 호환성을 확보했으며 AI와 HPC를 아우르는 복잡한 연산 환경에 현실적으로 적용 가능한 범용 시스템으로 완성도를 높였다.
 장애 대응 측면에서도 외산 서버 대비 차별화된 강점을 갖췄다. 코코링크는 국내 제조 기반과 자체 A/S망을 토대로 모든 규모의 장애 상황에 대해 8시간 이내 대응이 가능한 기술 지원 체계를 구축하고 있다.
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 <img alt="엔비디아 GPU를 장착한 코코링크의 클라이맥스-408(사진=남혁우 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619131713910waoq.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8gpccB8tnH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202506/19/ZDNetKorea/20250619131713910waoq.jpg" width="658">
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 엔비디아 GPU를 장착한 코코링크의 클라이맥스-408(사진=남혁우 기자)
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 이 대표는 "외산 장비는 수리 절차가 길고 부품 수급에 수 주~수 개월이 걸리기도 하지만, 우리는 대체 장비를 즉시 투입할 수 있는 국내 서비스 인프라를 갖췄다"고 밝혔다.
 코코링크는 이번 클라이맥스-408 출시를 계기로 AI 컴퓨팅 센터, 공공 데이터센터 등 국가 인프라 사업에도 본격 진출할 계획이다. 제품 공개 이전에도 일부 공공기관 및 대형 데이터센터와 비공식 기술 검토를 진행한 것으로 알려졌으며, 향후 조달청 혁신제품 등록을 통해 정식 입찰 및 공급을 본격화할 방침이다.
 이 대표는 "이제까지가 준비 단계였다면 이제는 실질적인 도입과 확산에 집중할 것"이라며 "앞으로도 한울반도체 및 한울소재과학과 함께 국산 서버가 국내 AI 인프라의 핵심 자원으로 자리잡을 수 있도록 총력 대응하겠다"고 말했다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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