Supermicro Super AI Station GB300
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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 페타플롭스 (FP4)
스토리지 및 물리적 사양
저장 장치 (슬롯)
4× M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe
폼 팩터
변환 가능한 데스크사이드 타워 또는 5U 랙 마운트, 공유 챠시스 설계
치수
21.5 x 48 x 49 cm
네트워킹 및 클러스터 스케일링
고속 네트워킹
2× 400G QSFP112 포트 (NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 기반)
클러스터 스케일링
400GbE를 통해 단일 일관된 클러스터로 최대 8개 유닛까지 가능하며, HGX B300 (8 GPU) 또는 GB300 NVL72 (72 GPU) 인프라로 추가 확장 가능
PCIe 확장
PCIe 5.0, 1× 더블 폭 x16 슬롯 + 추가 x8 슬롯
전원 및 열 관리
전원 공급 장치
1600W 전원 공급 장치, 티타늄 효율, 표준 사무실용 콘센트
냉각
폐쇄형 수냉식 냉각, 서비스 가능, 지속적인 거의 무음 운영
관리 및 소프트웨어
원격 관리
IPMI 2.0 및 Redfish API, 데이터센터급 모니터링 및 제어
소프트웨어 스택
NVIDIA AI Enterprise 도구가 사전 설치된 Linux 환경, NVIDIA NemoClaw 에이전트 배포 준비 완료
Supermicro는 2025년 10월 28일 NVIDIA GB300 Grace Blackwell Superchip 플랫폼 기반의 데스크사이드 시스템으로 Super AI Station GB300을 출시했습니다. 이 시스템은 트릴리언 파라미터 모델을 로컬에서 실행하도록 설계되었으며, 비용 효율적으로 점진적으로 데이터 센터 규모의 AI 용량으로 확장할 수 있는 문서화된 경로를 제공합니다.
하드웨어 사양
Super AI Station은 단일 NVIDIA Grace CPU Superchip(72개의 Arm Neoverse V2 코어 및 496GB LPDDR5X 메모리)을 중심으로 구축되었으며, 252GB HBM3e GPU 메모리를 갖춘 NVIDIA Blackwell Ultra GPU와 결합되어 NVLink-C2C를 통해 748GB의 통합 메모리 풀로 연결됩니다. 최대 7개의 격리된 MIG 파티션을 통해 단일 스테이션으로 여러 팀이나 워크로드를 경쟁 없이 동시에 처리할 수 있습니다. 이 시스템은 4개의 M.2 2280 PCIe 5.0 x4 NVMe 스토리지와 듀얼 포트 NVIDIA ConnectX-8 400G SuperNIC를 제공합니다. 이는 배포가 확장됨에 따라 추가 스테이션을 연결하는 데 사용되는 동일한 네트워킹 패브릭입니다.
비즈니스용 로컬 AI 서버
Super AI Station은 공유 로컬 AI 리소스로 기능하도록 설계되었습니다. 여러 직원이 근무 시간 동안 문서 처리 작업(계약 검토, 청구서 추출, 보고서 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 모니터링이나 예정된 보고서 생성과 같은 반복 작업을 사람이 개별 요청을 시작할 필요 없이 처리할 수 있습니다. 이를 통해 Super AI Station은 비즈니스를 위한 지속적인 AI 인프라로 운영되어 안정적인 문서 워크로드를 지원할 수 있습니다.
확장성 설계: 단일 스테이션에서 AI 팩토리로
단일 Super AI Station은 완전한 독립형 시스템이지만 더 큰 배포의 기본 단위이기도 합니다. 기존 인프라나 워크플로를 재설계하지 않고 동일한 듀얼 포트 400G 패브릭을 통해 최대 7개의 추가 스테이션(최대 8개 유닛)을 시간 경과에 따라 추가할 수 있습니다. 각 추가 유닛은 자체 748GB의 통합 메모리와 컴퓨팅 성능을 풀에 제공하므로, 성장하는 조직이 도입이 증가함에 따라 용량을 확장할 수 있는 직관적이고 점진적인 방법을 제공합니다.
수요가 결국 8유닛 클러스터를 초과할 경우 동일한 400G 네트워킹 기반이 Supermicro의 NVIDIA HGX B300 및 NVIDIA GB300 NVL72 플랫폼으로 확장됩니다. 이전에 구매한 스테이션은 폐기되거나 교체되지 않고 생산 환경에서 계속 실행되므로 초기 투자는 성장의 모든 단계에서 배포의 일부로 유지됩니다.
이 경로를 따라 추가된 모든 스테이션은 계속 작동합니다. 이전에 구매한 것은 아무것도 교체되지 않습니다.
| 단계 | 통합 메모리 | 표시 비용 | 의미 |
|---|---|---|---|
| 단일 스테이션 | 748 GB | 1.5억원 | 시작점; 완전 독립 실행. |
| 2-유닛 클러스터 | 1.5 TB | 2.8억원 | 동일한 400GbE 패브릭을 통해 1개 스테이션 추가. |
| 4-유닛 클러스터 | 3 TB | 5.5억원 | 3개 스테이션 추가; 기존 설정 변경 불필요. |
| 8-유닛 클러스터 | 6 TB | 10.5억원 | Super AI Station 하드웨어의 최대 단일 클러스터 용량. |
| HGX B300 확장 | 9+ TB 통합 | 약 170만원 (추가) | 기존 스테이션은 계속 실행; 고밀도 다중 노드 훈련 용량이 함께 추가됨. |
| GB300 NVL72 확장 | 20+ TB 통합 | 약 370만원 (추가) | 엑사스케일 추론을 위한 통합 랙 스케일 계층; 이전 스테이션은 생산 유지. |
HGX B300 및 GB300 NVL72 수치는 기존 Super AI Station 배포에 연결된 추가 인프라의 표시 시작 가격이며, 이를 대체하는 것이 아닙니다.
비용 비교: 확장 가능한 온프레미스 vs. 클라우드 AI API
매일 대량의 문서를 처리하는 중소기업(SMB)의 경우 고정된 온프레미스 클러스터와 사용량 기반 클라우드 AI 과금 간의 차이는 시간이 지남에 따라 크게 누적됩니다.
| 비용 범주 | 클라우드 AI API | Supermicro (온프레미스) |
|---|---|---|
| 초기 하드웨어 투자 | 없음 | 1.5억원 (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 | 약 1.7억원 |
처리가 완전히 현장에서 이루어지기 때문에 문서와 비즈니스 데이터는 제3자 서버로 전송되지 않습니다. 이는 법률, 금융 또는 기타 데이터 민감 분야의 조직에게 관련성이 높은 고려 사항입니다.
요약
Super AI Station GB300은 제한된 비용으로 로컬 트릴리언 파라미터 지원 AI에 대한 접근을 제공하며, 스테이션별로 성장하고 결국 HGX B300 또는 GB300 NVL72 인프라로 확장할 수 있습니다. 성장하는 AI 워크로드를 가진 중소기업(SME)에게는 클라우드 AI 지출에 대한 더 저렴한 대안을 제공할 수 있습니다.
