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HGX와 DGX는 NVIDIA의 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 AI 워크로드를 위한 하드웨어 플랫폼 이름인데, 각각의 용도와 구성 방식이 다릅니다. 아래에 간단히 차이를 정리해 드릴게요:
✅ NVIDIA HGX
- HGX는 '플랫폼'입니다.
- 서버 제조사들이 이를 기반으로 서버를 커스터마이징할 수 있도록 만든 모듈형 설계 플랫폼이에요.
- GPU, NVSwitch, NVLink 등의 구성 요소가 결합된 백플레인 구조의 보드를 의미.
- HGX 플랫폼에는 일반적으로 4개 또는 8개의 A100, H100 같은 고성능 GPU가 탑재됩니다.
- 서버 브랜드들(Dell, Supermicro, Inspur 등)이 이걸 기반으로 AI 서버 제품을 개발합니다.
- 유연성이 큰 장점이에요 — 메모리, CPU, 네트워크 등은 서버 제조사가 조정 가능.
사용 예
- AI 연구소, 대형 데이터센터, 자율주행 학습 클러스터 등
- 슈퍼컴퓨터의 빌딩 블록으로도 활용
✅ NVIDIA DGX
- DGX는 완성된 '제품'입니다.
- NVIDIA가 직접 설계하고 최적화한 턴키 AI 서버 솔루션이에요.
- GPU와 CPU, NVSwitch, 스토리지, 소프트웨어 스택까지 NVIDIA가 엔드투엔드로 제공.
- AI/딥러닝 워크로드에 최적화된 NVIDIA 소프트웨어(NGC, AI 툴킷 등)가 함께 제공됨.
- 일반적으로 DGX Station, DGX H100, DGX A100 같은 제품군이 있음.
- 가격도 상당히 고가이며, 기본 수천만 원에서 수억 원에 이릅니다.
사용 예
- AI 스타트업, 연구기관, 대기업 AI 부서 등
- "플러그 앤 플레이" 형태의 AI 인프라가 필요한 곳
요약 비교
항목HGXDGX
| 형태 | 플랫폼 / 설계 기반 | 완성형 제품 |
| 제조사 | NVIDIA + 서버 제조사 | NVIDIA 자체 설계 및 생산 |
| 유연성 | 매우 높음 (커스터마이징 가능) | 낮음 (고정 사양) |
| 소프트웨어 | 별도 구성 필요 | AI 스택 포함 (NGC, CUDA 등) |
| GPU 수 | 보통 4개 또는 8개 | 보통 8개 |
| 사용 대상 | 데이터센터, 클라우드 제공자 | AI 연구소, 기업 R&D, 스타트업 |
| 가격대 | 비교적 유연함 | 고가 (수천만~수억 원) |
**본문은 Chatgpt에 의해 작성되었습니다.
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