부산 시그니엘에서 확인한 영남권 AI 인프라의 현주소: 넷앱 “AI-READY 데이터 인프라” 세미나
영남권 기업들이 AI 도입을 고민할 때 가장 먼저 부딪히는 벽은 GPU가 아니라 그 GPU에 데이터를 밀어넣는 스토리지라는 사실이, 9월 16일 부산 시그니엘에서 열린 넷앱(NetApp) “AI 레디 데이터 인프라 전략” 세미나에서 다시 한번 확인됐다. 이날 행사에는 영남 지역 고객사와 SK네트웍스서비스(SKNS), 에티버스(EBT), KCC 3개 총판사, 그리고 다수의 지역 파트너사가 참석해 성황을 이뤘다. 20년 이상 인프라…
AIDC에서 왜 자꾸 ‘레드햇’이 언급될까: 오픈소스가 AI 인프라의 기본값이 된 이유와 대응 방향
프롤로그: “AI 데이터센터 아키텍처 자료에 왜 레드햇이 끊임없이 나올까?” 최근 AI 데이터센터(AIDC) 관련 컨퍼런스나 아키텍처 자료를 보다 보면 유독 레드햇(Red Hat)이라는 이름이 자주 등장한다는 걸 느꼈다면, 그 감각은 정확합니다. 이는 단순한 마케팅의 결과가 아니라, AI 인프라의 핵심 구성요소 대부분이 실제로 오픈소스로 구축되고 있는 현실을 반영합니다. 파편화되어 있던 리눅스 생태계를 엔터프라이즈…
Cisco는 네트워크를, NetApp은 데이터를: AI 데이터센터 양쪽 날개의 최신 행보
프롤로그: AI 데이터센터, 스위치와 NAS의 정의가 바뀌다 GPU 클러스터의 성능을 100% 끌어올리기 위한 레이스가 본격화되면서, 데이터센터의 네트워킹과 스토리지 인프라도 전례 없는 대전환기를 맞이하고 있습니다. 글로벌 대표 벤더인 Cisco와 NetApp의 최근 1년간 행보는 이러한 변화를 가장 명확하게 증명합니다. 여전히 Cisco를 단순 스위치·라우터 제조사로, NetApp을 기업용 백업·파일 공유 중심의 NAS 벤더로만 인식하고 있다면…
델의 18세대 파워엣지, 레노버의 540억 달러 파이프라인: x86 서버 두 거인이 그리는 AIDC 지형도
프롤로그: “인텔이냐 AMD냐”를 넘어선 AIDC 서버 조달의 대전환 x86 서버 시장을 여전히 “인텔이냐 AMD냐”라는 프로세서 단품 싸움으로만 바라보고 있다면, 정작 그 서버를 실제 랙 스케일로 제조·공급하는 델(Dell)과 레노버(Lenovo)의 최근 행보를 놓치고 있을 가능성이 큽니다. 두 회사는 전통 x86 시장을 주도하는 양대 산맥이자, 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 전환을 실행하는 가장…
국가AI컴퓨팅센터가 착공했다: GPU 확보 경쟁에서 우리 회사가 놓치고 있는 질문
카테고리: 국내 AI 산업 정책 및 GPU/스토리지 인프라 동향 타겟 독자: IT인프라 기획자, AI서비스 담당 임원, 정부 지원사업 검토 실무자 정부의 GPU 확보 정책을 “우리 회사와는 무관한 국책 사업”으로 치부하고 있다면, 지금이 그 판단을 다시 내려야 할 시점이다. 2028년 완공을 목표로 국가AI컴퓨팅센터가 이미 착공에 들어갔고, 올해 안에만 2조 원 규모의 GPU 확보 사업이 추가로 진행되고…
엔비디아가 리벨리온을 만났다: 당신의 NPU 조달 전략이 지금 흔들리고 있는 이유
카테고리: 프로세서/컴퓨팅 리소스 동향타겟 독자: IT인프라/데이터센터 시스템 기획자, 인프라 조달 의사결정자 국내 NPU를 도입 검토 중이거나 이미 PoC를 진행하고 있다면, 지금부터는 “이 벤더가 1~2년 안에 다른 자본 구조로 편입될 수 있다”는 전제를 조달 계획서의 리스크 항목에 명시적으로 넣어야 한다. 근거 없는 우려가 아니다. 이미 한 차례 있었던 일이 다시 반복될 조짐을 보이고 있기 때문이다. 머니투데이가…
[AIDC Insight] 소버린 AI 시대의 데이터 주권과 폭주하는 GPU: 왜 모듈러 데이터센터(MDC/PMDC)가 최선의 해답인가?
현재 글로벌 IT 인프라 산업은 거대한 패러다임의 격변기를 맞이하고 있습니다. 인공지능(AI) 서비스 및 대대적인 생성형 AI(Generative AI) 연구의 폭발적 확산으로 전 세계 데이터센터의 최우선 과제는 “AIDC(AI Data Center) 인프라의 신속한 구축과 즉각적인 서비스 전환(Time-to-Market)”이 되었습니다. 하지만 최신 AI 워크로드에 필요한 초고가 GPU 가속기를 어렵게 확보하더라도, 이를 수용할…
[Server Architecture] 최신 AI 워크로드의 한계를 깨는 8-GPU 몬스터: Lenovo ThinkSystem SR680a V4 아키텍처 심층 분석
인공지능(AI)과 대형언어모델(LLM) 학습, 그리고 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드가 데이터센터를 지배하는 현시점, 인프라 담당자들의 최대 화두는 단연 “어떻게 하면 GPU의 연산 병목 없이 최상의 I/O 대역폭과 전력/냉각 효율을 확보할 것인가?”입니다. 조립 기반의 화이트박스(White-box) GPU 서버가 시장에 넘쳐나고 있지만, 랙당 전력 밀도가 급증하고 초고속 패브릭 통신이 필수적인 차세대 AI 인프라(AIDC)…
GPU를 고르면서 CPU까지 함께 정해야 하는 이유 – AMD EPYC vs Intel Xeon 페어링 가이드 (2026)
GPU 서버를 도입할 때 실무자들이 가장 많이 하는 실수 중 하나는, GPU 모델부터 정해놓고 CPU는 “이 정도면 되겠지”라며 나중에 대충 끼워 맞추는 것입니다. 그런데 실제로는 CPU가 GPU의 성능을 얼마나 뽑아내느냐를 좌우하고, 최근에는 CPU 자체의 수급과 가격까지 GPU 도입 계획에 영향을 주는 변수가 됐습니다. 이번 글에서는 GPU를 선택할 때 CPU를 어떤 기준으로 함께 정해야 하는지, 그리고…
AI 인프라 구축, 어디서부터 시작할까?
GPU 서버 사이징 가이드 (2026 업데이트): GPU·CPU·Memory 구성 기준 잡기 2025년까지만 해도 “AI 서버 도입을 준비한다”는 말은 다소 선제적인 뉘앙스였습니다. 그런데 2026년 상반기를 지나면서 상황이 완전히 달라졌습니다. 정부는 국가 AI컴퓨팅센터 확충에 나섰고, 네이버클라우드·NHN클라우드·KT클라우드 등 국내 CSP들은 앞다퉈 자체 데이터센터를 증축하며 GPUaaS 경쟁에 뛰어들었습니다. 국내 클라우드…