Exxact Valence DGX Station
다양한 구성의 제품을 장바구니에서 구분하기 위해 사용하세요 — 동일한 제품을 다른 옵션으로 주문할 때 유용합니다.
전체 사양
컴퓨팅 및 메모리
슈퍼칩
NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra 데스크톱 슈퍼칩
CPU
1× NVIDIA Grace CPU 슈퍼칩, 72개 Arm Neoverse V2 코어
GPU
1× NVIDIA Blackwell Ultra GPU
코히어런트 메모리
748GB 통합: 496GB LPDDR5X + 252GB HBM3e
AI 성능
20 PetaFLOPS (FP4) / 10 PetaFLOPS (FP8)
스토리지 및 물리적 사양
저장 장치 (슬롯)
2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe (시스템) + 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe (64GB/s, 훈련 데이터 경로)
폼 팩터
풀타워 데스크사이드, NVIDIA DGX Station 아키텍처
치수
24.4 x 59.4 x 29.5 cm
네트워킹 및 확장
고속 네트워킹
2× 400G QSFP112 포트 (NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC), 추가로 1× 10GbE RJ45 관리 포트
PCIe 확장
PCIe 5.0, 1× 더블 폭 x16 슬롯; 선택적 개별 RTX PRO 6000 Blackwell GPU 지원 (96 GB GDDR7)
전원 및 열 관리
전원 공급 장치
1600W ATX 전원 공급 장치, 티타늄 효율, 표준 사무실 콘센트
냉각
폐쇄형 수냉식 냉각, 지속적 AI 작업 부하 시 사무실 환경에 적합한 소음 수준으로 최적화
관리 및 소프트웨어
BMC
ASPEED AST2600
원격 관리
IPMI 2.0 및 Redfish API, 데이터센터급 모니터링 및 제어
GPU 분할
Multi-Instance GPU (MIG), 최대 7개 격리 인스턴스 지원 및 서비스 품질 보장
소프트웨어 스택
NVIDIA AI Enterprise 도구가 사전 설치된 Linux 환경, NVIDIA NemoClaw 에이전트 배포 준비 완료
Exxact는 2026년 1월 20일, NVIDIA의 DGX Station 사양에 따라 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip 플랫폼을 기반으로 구축된 데스크사이드 시스템인 Valence DGX Station을 출시했습니다. 이 시스템은 단일 사무실 친화형 타워에서 현지에서 1조 파라미터 모델을 실행하도록 설계되었습니다.
하드웨어 사양
Valence는 단일 NVIDIA Grace CPU Superchip(72개의 Arm Neoverse V2 코어 및 496GB LPDDR5X 메모리)을 중심으로 구축되었으며, 252GB HBM3e GPU 메모리를 탑재한 NVIDIA Blackwell Ultra GPU와 결합되어 NVLink-C2C를 통해 748GB의 통합 메모리 풀로 통합됩니다. 스토리지는 두 계층으로 분할됩니다: 운영 체제용 2× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe와 훈련 데이터 및 모델 체크포인트 전용 경로로 예약된 2× M.2 2280 PCIe 6.0 x4 NVMe(64GB/s)로, 일상적인 시스템 I/O를 무거운 AI 워크로드와 분리합니다. 네트워킹은 듀얼 포트 ConnectX-8 400G SuperNIC이 처리하며, 대역 외 관리를 위한 10GbE 포트가 보완합니다.
더블 폭 PCIe 5.0 x16 슬롯을 통해 96GB GDDR7을 탑재한 개별 RTX PRO 6000 Blackwell GPU를 시스템에 추가할 수 있습니다.
비즈니스용 로컬 AI 서버
Valence는 공유 로컬 AI 리소스로 기능하도록 설계되었습니다. 여러 직원이 근무 시간 동안 문서 처리 작업(계약 검토, 청구서 추출, 보고서 초안 작성, 이메일 분류)을 제출할 수 있으며, 작업은 외부 클라우드 서비스를 경유하지 않고 현장에서 중앙 집중식으로 처리됩니다.
NVIDIA NemoClaw를 통해 자율 에이전트가 시스템에서 지속적으로 실행되어 수신함 모니터링 또는 예약된 보고서 생성과 같은 반복 작업을 개별 요청 시작 없이 처리할 수 있습니다. 이를 통해 Valence는 안정적인 문서 워크로드를 지원하는 비즈니스용 지속적인 AI 인프라로 운영될 수 있습니다.
비용 비교: 온프레미스 vs. 클라우드 AI API
매일 대량의 문서를 처리하는 중소기업(SMB)의 경우, 온프레미스 시스템과 클라우드 AI 과금 간 차이는 시간이 지남에 따라 크게 누적됩니다.
| 비용 범주 | 클라우드 AI API | Valence (온프레미스) |
|---|---|---|
| 초기 하드웨어 투자 | 없음 | ₩1.4억 (일회성) |
| 1년차 운영 비용 | ~₩1.5억 - ~₩3.75억 | ~₩700만 (전력 & 유지보수) |
| 2년차 운영 비용 | ~₩1.5억 - ~₩3.75억 | ~₩700만 (전력 & 유지보수) |
| 3년차 운영 비용 | ~₩1.5억 - ~₩3.75억 | ~₩700만 (전력 & 유지보수) |
| 3년 누적 비용 | ~₩4.5억 - ~₩11.2억 | ~₩1.65억 |
처리가 완전히 현장에서 이루어지기 때문에 문서 및 비즈니스 데이터는 제3자 서버로 전송되지 않습니다. 이는 법률, 금융 또는 기타 데이터 민감 분야의 기관에게 중요한 고려 사항입니다.
요약
Valence DGX Station은 고정 비용의 데스크사이드 친화적 시스템에 대규모 AI 모델을 로컬에서 실행할 수 있는 아키텍처를 결합했으며, 선택적 RTX PRO Blackwell GPU를 통해 렌더링 용량을 추가할 수 있는 유연성을 제공합니다. 지속적인 AI 워크로드를 가진 중소기업에게 이는 반복적인 클라우드 AI 지출에 대한 더 저렴한 대안입니다.
