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[IT뉴스]국산 AI 서버 매니코어소프트 dg5W, MLPerf GPU 4장급 처리량 1위

온카뱅크관리자

2026-09-23 17:07:29

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zeWjfWMVv9">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4f6df7c6c37af68790cc9556d6b0ecd462e69fd5fb2df530dc3c9f13fe433cbb" dmcf-pid="qdYA4YRfCK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="매니코어소프트 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/dt/20260923170442458pfsn.png" data-org-width="640" dmcf-mid="7Hx0IxyOy2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/23/dt/20260923170442458pfsn.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            매니코어소프트 제공
           </figcaption>
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          <p contents-hash="9f8712ed0a9f69ece069eee44b4f9765db31443055980c86cec39d6ab1d13fb6" dmcf-pid="BdYA4YRfhb" dmcf-ptype="general"><br> 엔비디아, 구글, 마이크로소프트 애저, AMD, 인텔, 델, HPE, 시스코 등 글로벌 기업이 참가하는 국제 AI 성능평가 ‘MLPerf Inference v6.1’에 국산 AI 서버가 이름을 올렸다. AI 서버의 핵심 부품인 GPU는 열이 많이 나 냉각이 성능을 좌우하는데, 국내 기업이 GPU를 직접 액체로 식히는 방식으로 국제 공인 성능평가를 통과해 해외 서버와 같은 기준에서 성능을 검증받았다.</p>
          <p contents-hash="a7839462efdcd4dcc266c33c4d76b0c38c65c1a08b8fe64f036dfa80702c7bdb" dmcf-pid="bJGc8Ge4yB" dmcf-ptype="general">PCIe 카드형 GPU를 직접액체냉각한 서버가 MLPerf Inference에 등재된 것은 글로벌 제조사를 포함해 이번이 처음이며, 국산 서버의 액체냉각 등재로도 첫 사례다. 실서비스 조건(Server) 처리량은 같은 평가에 제출된 가속기 4장 시스템 6종 가운데 1위로, 동일 GPU를 탑재한 글로벌 제조사 서버를 웃돌았다. 본 평가는 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지원하는 사업의 일환으로 한국정보통신기술협회(TTA)와 공동 수행했다.</p>
          <p contents-hash="f33c82dd524fe0f009230be451170a10408fc8a021be81fe728badc173abb56c" dmcf-pid="KiHk6Hd8Tq" dmcf-ptype="general">이 서버는 매니코어소프트가 자체 설계한 직접액체냉각 AI 서버 ‘DeepGadget dg5W’다. dg5W는 메타의 언어모델 Llama 3.1 8B 평가에서 1초에 약 2만4,500개의 토큰을 처리했다. 요청이 연속으로 들어오는 실서비스 조건에서도 응답 지연시간 기준을 충족하며 서버가 낼 수 있는 최대 성능의 99.99%를 그대로 발휘했는데, 같은 GPU를 쓴 다른 서버 3종은 97.2~98.3%에 그쳤다. 이 속도를 하루 동안 유지한다고 환산하면 약 1,640만 건의 요청, 약 21억 개의 토큰을 서버 1대가 처리하는 규모다. 국산 AI 서버가 MLPerf Inference에 등재된 것은 2023년 9월 v3.1 라운드 이후 두 번째다.</p>
          <p contents-hash="4658a58dbada2867b2bb279d66ed8544b2c221a97a6d4f5c9dc82f399b10f869" dmcf-pid="9nXEPXJ6Cz" dmcf-ptype="general">이번 라운드에서 동일 GPU로 결과를 제출한 시스템은 dg5W를 포함해 4종이다. GPU 4장을 탑재한 경쟁사 서버와 비교하면 dg5W는 Server 조건에서 0.05% 높은 수치를 기록했다. GPU당 처리량은 4종 모두 비슷했지만, 실서비스 조건에서 성능을 얼마나 유지하느냐에서 dg5W가 가장 높은 수치를 보였다.</p>
          <p contents-hash="060c60f3891f61110ad632194bb8ca4a572e22e8a0b4882048f8965002a56a46" dmcf-pid="2LZDQZiPS7" dmcf-ptype="general">dg5W는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU 4장, AMD EPYC 9124, 512GB DDR5로 구성됐다. TTA가 시험과 성능 최적화, 국제 심사 대응을 맡아 데이터 병렬화 구성과 추론 백엔드 엔진을 조정해 지연시간 기준 안에서 처리량을 끌어올렸다.</p>
          <p contents-hash="134457f41a576b6ca2cbe3491ba860f1ece92181e336c085db3669a107cab85c" dmcf-pid="Vo5wx5nQvu" dmcf-ptype="general">박정호 매니코어소프트 대표는 “국내에서 설계한 서버가 글로벌 제조사 서버와 같은 모델, 같은 기준으로 평가받아, 실서비스 조건에서는 같은 GPU 4장을 쓴 글로벌 제조사 서버보다 높은 수치를 기록했다”며 “지연시간 기준을 지키면서도 최대 성능의 99.99%를 유지한 것은 GPU 성능을 실제 서비스에서 그대로 쓸 수 있다는 의미”라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="4ccf1de25a9e1463b742d185c5f01e170e77456d37f403c3903a02152692b6fd" dmcf-pid="fg1rM1LxhU" dmcf-ptype="general">매니코어소프트는 서울대 슈퍼컴퓨터 ‘천둥’ 연구 성과를 바탕으로 워크스테이션 스케일의 GPU 서버 ‘딥가젯’ 시리즈를 대학·연구소·기업 등 180곳 이상에 공급해왔으며, 2020년에는 액체냉각 시스템 특허를 등록했다.</p>
          <p contents-hash="b63f52346a2669416fccfce17f59483e1c8e1fac027501677cc55b391e173c0c" dmcf-pid="4atmRtoMhp" dmcf-ptype="general">구본규 기자 qhswls20@dt.co.kr</p>
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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