이런 기업에 추천합니다
AI 모델 학습 속도 향상
GPU 서버 + NVMe 스토리지로 학습 시간 최소화하여 개발 생산성을 극대화합니다
AI 데이터 장기 보관
백업·보관용 고신뢰 스토리지로 중요한 AI 데이터를 안전하게 보호합니다
통합 구축 지원
AI 프로젝트 맞춤형 인프라 설계부터 구축까지 원스톱 서비스를 제공합니다
AI 서버와 스토리지 도입 가이드
1
용도 정의
AI 학습/추론/분석 목적에 따라 인프라 요구사항을 구분합니다.
2
성능 요구사항 분석
데이터 크기, 처리속도, 모델 복잡도에 따라 GPU 서버 및 스토리지 구성 선택
3
스토리지 유형 선택
고속 I/O가 필요한 경우 NVMe, 장기보관은 하이브리드 또는 NAS
4
서버 확장성 고려
향후 GPU 증설 및 메모리 확장이 가능한 서버 플랫폼 선택
5
백업 및 보안 전략 수립
AI 데이터 보호를 위한 이중화, 오프사이트 백업 구성
맞춤 견적 사례 페르소나
① 제조업 AI 품질검사 팀장
"AI 비전 모델을 빠르게 학습하고 추론할 수 있는 고성능 인프라가 필요했습니다. GPU 서버 + Infortrend NVMe 구성을 통해 학습 시간이 절반으로 줄었습니다."
② 공공기관 AI 데이터 보관 담당자
"10년 이상 보관해야 할 AI 분석 데이터를 안정적으로 저장할 백업 스토리지가 필요했습니다. Synology 하이브리드 구성으로 안정성과 확장성을 확보했습니다."
③ 스타트업 AI 개발자
"AI 모델을 실험하고 재학습하는 데 유연한 인프라가 필요했습니다. Dell GPU 서버와 QNAP 스토리지 조합으로 성능과 비용 효율을 모두 확보했습니다."
④ 헬스케어 영상 분석 연구소
"의료 영상 AI 분석을 위한 대용량 데이터를 고속 처리할 수 있는 인프라가 필요했습니다. 고성능 GPU 서버와 고속 NAS 구성을 통해 처리 시간이 크게 단축되었습니다."
⑤ 금융사 리스크 분석팀
"실시간 데이터 분석 및 예측 모델 운영을 위한 안정적인 서버·스토리지가 필요했습니다. Dell 고가용성 서버와 NetApp 스토리지 구성으로 신뢰성과 성능을 확보했습니다."