장비 선택지
세 가지 장비 가운데 고르세요.
이름보다 실행 환경을 먼저 보세요. 세 장비는 같은 등급표의 앞뒤 단계가 아니라 쓰는 방식이 다릅니다.
윈도우 기반 최신 소형 AI 머신이 필요할 때
RTX SPARK
- 64GB ~ 128GB 메모리 (CPU·GPU 공유)
- 1TB ~ 4TB SSD
- 책상 위에 두는 소형 AI 머신
한눈에 비교
선택 기준을 나란히 보세요.
B70 워크스테이션
- 형태
- GPU를 골라 넣는 타워형 워크스테이션
- 메모리
- GPU 1장 32GB · 2장 64GB · 4장 이상 128GB+
- 개발 환경
- Windows·Linux · PyTorch·OpenVINO·llama.cpp·vLLM
- 모델 규모
- 32B급(1장) · 70B급(2장) · 100B급(4장 이상)
- 추천 대상
- 사내 데이터로 로컬 AI를 운영하고 나눠 쓰는 팀
RTX SPARK
- 형태
- NVIDIA MINI PC (ASUS GR1X)
- 메모리
- 64GB ~ 128GB (CPU·GPU 공유)
- 개발 환경
- Windows 기반 AI 머신
- 모델 규모
- 1대 최대 200B 파라미터
- 추천 대상
- 윈도우 기반으로 CUDA 코드를 사용하는 연구·개발팀
DGX SPARK
- 형태
- NVIDIA MINI PC (ASUS GX10)
- 메모리
- 128GB 통합 메모리 (CPU·GPU 공유)
- 개발 환경
- NVIDIA DGX OS · CUDA 기반 도구
- 모델 규모
- 제조사 발표 기준 1대 최대 200B · 2대 연결 405B
- 추천 대상
- CUDA 코드를 그대로 쓰려는 연구·개발팀
모델 규모는 4비트 양자화로 실행할 때의 대략적인 기준입니다. 제조사 발표 수치는 공식 자료 기준이며 실제 공급 모델의 사양은 견적에서 확인합니다.
구매 전 확인
이 질문에 답해보면
장비가 정해집니다.
사양을 몰라도 괜찮습니다. 개발팀 상황에 맞춰 답해보세요.
Windows와 Linux 중 어떤 환경에서 개발하나요?
업무 프로그램과 Windows 개발 도구를 함께 쓰려면 Windows 기반의 RTX SPARK(ASUS GR1X)가 편합니다. Linux 기반 NVIDIA DGX OS에서 AI 개발에 집중하려면 DGX SPARK(ASUS GX10)가 맞습니다. 두 환경을 모두 쓰면서 GPU를 늘려갈 계획이라면 B70 워크스테이션을 검토하세요.
얼마나 큰 모델을 다루나요?
32B급 이하 모델은 B70 워크스테이션 1장(32GB)으로 시작할 수 있습니다. 70B급 이상을 한 대에서 다루려면 128GB 통합 메모리의 DGX SPARK나 GPU 2장 이상의 B70 구성을 비교하세요.
나중에 성능을 늘릴 계획이 있나요?
워크스테이션은 GPU를 추가하거나 부품을 바꿔 확장할 수 있습니다. Spark 계열은 완제품이라 구성을 바꾸기보다 장비를 더하는 방식으로 늘립니다.
한 장비를 여러 명이 나눠 쓰나요?
개발자마다 한 대씩 쓰려면 작고 관리가 쉬운 Spark가 편합니다. 한 장비를 여러 명이 나눠 쓰려면 GPU를 여러 장 넣은 워크스테이션이 유리합니다.
자주 묻는 질문
워크스테이션과 Spark는 무엇이 다른가요?
워크스테이션은 GPU와 부품을 골라 구성하는 데스크톱입니다. Spark는 제조사가 CPU와 GPU 그리고 메모리를 하나로 묶어 만든 소형 완제품입니다. 같은 등급표의 윗단계와 아랫단계가 아니라 쓰는 방식이 다릅니다.
어떤 모델을 돌릴 수 있나요?
B70 워크스테이션의 모델 예시는 AI 워크스테이션 페이지의 자주 묻는 질문에 정리했습니다. DGX SPARK는 128GB 통합 메모리로 제조사 발표 기준 최대 2,000억(200B) 파라미터 모델 추론을 지원합니다. 쓰려는 모델을 알려주시면 장비별 실행 조건을 함께 확인합니다.
여러 대를 한 번에 도입할 수 있나요?
같은 모델로 수량을 맞춰 견적합니다. 모델별로 공급 일정이 달라 희망 시기를 알려주시면 가능한 일정을 먼저 안내합니다.
어떤 장비가 맞을지 고민되시나요?
쓰는 개발 도구와 다룰 모델을 알려주세요. 장비를 정하지 않아도 괜찮습니다.
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