GPU 메모리 32GB
AI 모델은 GPU 메모리에 올려서 실행합니다. 32GB는 한 장만으로도 사내 문서 요약과 검색에 쓰는 모델을 넉넉히 올릴 수 있는 용량입니다.
이런 조직에 적합합니다
우리 업무에
맞는지 확인하세요.
로컬 모델 추론 시험사내 문서 검색·요약에이전트 개발·검증AI 이미지·영상 작업
- 사내 문서로 AI를 시험하려는 조직
- 로컬 모델 실행 환경이 필요한 개발팀·연구실
- GPU 확장과 부서 공유를 함께 검토하는 팀
INTEL ARC PRO B70
B70이 처음이신가요?
Intel Arc Pro B70은 AI와 전문 작업을 위한 Intel의 워크스테이션용 GPU입니다. 로컬 AI 장비를 고를 때 이 세 가지를 보시면 됩니다.
주요 AI 도구 지원
PyTorch와 OpenVINO 그리고 llama.cpp와 vLLM 같은 많이 쓰는 AI 도구에서 Intel GPU를 지원합니다. 사용할 도구와 버전은 상담 때 함께 확인합니다.
같은 예산으로 더 큰 메모리
32GB 메모리를 갖춘 전문가용 GPU 가운데 가격 부담이 낮은 편입니다. 같은 예산이라면 GPU 메모리를 더 확보하거나 GPU를 한 장 더 구성할 수 있습니다.
실제 가격은 구성과 수량에 따라 견적으로 안내합니다. 모델별 실행 가능 여부는 사용할 모델을 기준으로 확인합니다.
구성 비교
필요한 범위부터 골라보세요.
아래 패키지는 구성 예시입니다. 선택한 패키지를 바탕으로 실제 공급 모델과 수량 그리고 납기를 확인해 견적합니다.
B70 Solo
개인 개발자·첫 시험 도입
- B70 1장 · GPU 메모리 32GB
- 64GB RAM·2TB SSD 구성 예시
- 한 사람이 쓰는 로컬 AI에 적합
구성·가격·공급 일정 개별 안내
B70 Team
팀 공유·더 큰 모델
- B70 2장 · GPU 메모리 합계 64GB
- 128GB RAM·4TB SSD 구성 예시
- 여러 명이 함께 쓰는 환경에 적합
구성·가격·공급 일정 개별 안내
B70 Scale
부서용 AI 시스템
- B70 4장 이상 구성
- 256GB ECC RAM·8TB SSD 구성 예시
- 랙·전원·냉각 조건 확인
구성·가격·공급 일정 개별 안내
GPU 단품
기존 장비 업그레이드
- 공급 가능 제조사·모델 확인
- 슬롯·전원·케이스 장착 가능 여부 확인
- 기존 워크스테이션 활용
구성·가격·공급 일정 개별 안내
구매 전 확인
이 질문에 답해보면
구성이 정해집니다.
사양을 몰라도 괜찮습니다. 우리 회사 상황에 맞춰 답해보세요.
회사 데이터를 외부 AI 서비스와 연동하기 불안하신가요?
보안이 중요한 데이터라면 로컬 AI가 필요합니다. 계약서와 설계 자료 그리고 고객 정보를 외부 서버로 보내지 않고 사내 장비 안에서만 처리하므로 전송과 외부 보관에서 생기는 유출 위험을 줄일 수 있습니다. 데이터는 회사 안에 두고 필요한 업무에만 AI를 활용하세요.
작은 모델로 충분한가요 아니면 큰 모델이 필요한가요?
문서 요약과 사내 자료 검색은 8B~32B급 모델로도 충분해 GPU 1장(32GB)의 Solo로 시작할 수 있습니다. 답변 품질을 높이려고 70B급 모델을 쓰려면 GPU 2장(64GB)의 Team이 필요합니다. 100B가 넘는 대형 모델이나 여러 모델을 함께 돌리려면 Scale을 상담하세요.
어떤 일을 AI로 하고 싶나요?
문서 요약과 사내 자료 검색처럼 가벼운 업무는 Solo로도 시작할 수 있습니다. 여러 모델을 동시에 쓰거나 이미지·영상 생성까지 하려면 GPU 메모리가 넉넉한 구성이 유리합니다.
기존 PC를 그대로 쓰고 싶나요?
지금 쓰는 워크스테이션에 여유 슬롯과 전원이 있다면 GPU 단품으로 업그레이드할 수 있습니다. 장착 가능한지 상담 때 함께 확인합니다.
납품과 보증 안내
납기
GPU와 부품 수급을 확인한 뒤 일정 안내
보증
시스템과 GPU별 보증 주체·기간을 견적서에 명시
견적 확정
확정 구성과 수량 그리고 가격을 견적서에 명시
자주 묻는 질문
어떤 모델을 돌릴 수 있나요?
공개된 오픈소스·오픈 웨이트 모델을 4비트 양자화로 실행할 때의 기준입니다. · B70 Solo (GPU 메모리 32GB): Qwen3 8B·14B·32B, Gemma 3 12B·27B, Llama 3.1 8B, Mistral Small 24B, DeepSeek-R1 증류 14B·32B, gpt-oss-20b. 한 사람이 문서 요약과 질의응답 그리고 코드 보조에 쓰기 좋은 크기입니다. · B70 Team (64GB): Llama 3.3 70B, Qwen2.5 72B 같은 70B급 모델. 답변 품질이 한 단계 올라가고 여러 명이 함께 쓰거나 긴 문서를 다룰 여유가 생깁니다. · B70 Scale (128GB 이상): gpt-oss-120b, Llama 4 Scout 같은 100B급 모델이나 여러 모델을 동시에 운영하는 구성입니다. · 함께 쓰는 모델: 문서 검색(RAG)용 임베딩 BGE-M3, 음성 인식 Whisper, 이미지 생성 Stable Diffusion XL·FLUX.1. 실행 도구는 llama.cpp와 vLLM 그리고 OpenVINO와 PyTorch를 씁니다. 속도는 모델 크기와 양자화 방식 그리고 문맥 길이에 따라 달라집니다. 쓰려는 모델을 알려주시면 구성과 실행 조건을 함께 확인합니다.
B70은 NVIDIA GPU와 무엇이 다른가요?
같은 32GB 메모리급에서 가격 부담이 낮은 것이 장점입니다. 대신 사용할 AI 도구가 Intel GPU를 지원하는지 먼저 확인해야 합니다. 주요 도구는 지원하며 상담 때 함께 확인합니다.
B70 단품이나 다른 GPU도 상담할 수 있나요?
GPU 단품은 기존 시스템의 슬롯과 전원 그리고 냉각 조건을 확인합니다. 다른 GPU가 필요하면 사용할 소프트웨어와 함께 상담 내용에 적어주세요.
어떤 구성이 맞을지 고민되시나요?
AI 워크스테이션에서 하려는 업무를 알려주세요. 패키지를 정하지 않아도 괜찮습니다.
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