NVIDIA DGX
AI 팩토리 구축을 위한 검증된 턴키 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼입니다.
NVIDIA DGX는 GPU·CPU·고속 네트워킹·스토리지에 NVIDIA AI 소프트웨어 스택까지 통합해 '즉시 학습을 시작하는' 턴키 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 데스크톱(Spark)부터 8-GPU 서버(B200·B300), 액체냉각 랙 스케일(GB200·GB300 NVL72), 데이터센터급 SuperPOD, 클라우드까지 동일한 아키텍처로 확장됩니다.
DGX란 무엇인가
DGX는 NVIDIA가 직접 설계·검증·지원하는 완제품(turnkey) AI 시스템입니다. GPU와 Grace/x86 CPU, NVLink·NVSwitch, InfiniBand/Ethernet 네트워킹, 스토리지, 그리고 Base Command·NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어까지 하나로 통합돼, 부품을 조합·튜닝할 필요 없이 전원을 켜면 바로 대규모 학습·추론을 시작할 수 있습니다.
DGX vs HGX — 무엇이 다른가
| 구분 | DGX (완제품 시스템) | HGX (빌딩 블록) |
|---|---|---|
| 형태 | NVIDIA가 만든 턴키 서버·랙 완제품 | 8-GPU 베이스보드(SXM + NVSwitch) 모듈 |
| 구성 범위 | GPU+CPU+네트워킹+스토리지+SW 통합 | GPU·NVLink 보드까지 (섀시·CPU·전원·냉각은 OEM) |
| 공급 | NVIDIA·인증 파트너가 직접 판매·지원 | Dell·HPE·Supermicro·Cisco 등 OEM 서버에 탑재 |
| 소프트웨어 | Base Command·AI Enterprise 사전 통합·검증 | OEM/고객이 직접 구성 |
| 적합 대상 | 빠른 도입·검증된 안정성이 필요한 조직 | 자체 서버 설계·맞춤 구성을 원하는 OEM·대형 CSP |
DGX 라인업 (라인별 스펙)
DGX Spark
GB10 Grace Blackwell 슈퍼칩 · 128GB 통합 메모리 · 1 PFLOP(FP4) — 데스크톱에서 최대 2,000억 파라미터 모델 프로토타이핑
DGX Station
GB300 Grace Blackwell Ultra 데스크톱 · 최대 784GB 대용량 통합 메모리 — 개인·팀 워크스테이션급 AI 개발
DGX B200
8× Blackwell GPU · 1.4TB HBM3e · 학습 72 PFLOPS / 추론 144 PFLOPS(FP4) · 5세대 NVLink 1.8TB/s · 공랭 — DGX H100 대비 학습 3배·추론 15배
DGX B300
8× Blackwell Ultra GPU · 확장된 HBM3e(약 2.3TB급) · 공랭 8-GPU — 대규모 추론·에이전틱/추론형 AI에 최적화된 상위 세대
DGX GB200 NVL72
72 Blackwell GPU + 36 Grace CPU를 NVLink로 하나의 거대 GPU처럼 연결한 액체냉각 랙 · 학습 약 1.4 EFLOPS — 조 단위 LLM 실시간 추론 H100 대비 최대 30배
DGX GB300 NVL72
72 Blackwell Ultra + 36 Grace · 랙 스케일 대용량 메모리 · 액체냉각 — 추론 처리량을 크게 끌어올린 추론 팩토리용
DGX SuperPOD
다수의 DGX(B200·GB200·GB300)를 Quantum-X800 InfiniBand로 묶은 데이터센터급 턴키 인프라 · Base Command로 통합 운영
DGX Cloud
AWS·Azure·Google Cloud·OCI에서 DGX 인프라를 서비스형으로 — 초기 투자 없이 즉시 대규모 학습·추론
차세대 로드맵 — Vera Rubin · Feynman
DGX (Vera Rubin · Rubin NVL144)
2026 차세대 — Vera CPU + Rubin GPU · HBM4 · NVLink 6 · 랙당 144 GPU 도메인 · FP4 추론 약 3.6 EFLOPS(로드맵). 이후 Rubin Ultra NVL576(2027)로 확장
Feynman
2028 예정 — Rubin 다음 세대 아키텍처. Vera CPU와 결합하고 차세대 HBM·NVLink로 AI 팩토리 성능을 다시 한 번 도약(로드맵 발표 기준, 세부 스펙 추후 공개)
핵심 스펙 비교
| 모델 | 아키텍처 | GPU 구성 | 메모리 | AI 성능 (FP4 추론) | 냉각·폼팩터 | 포지셔닝 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DGX B200 | Blackwell | 8× B200 | 1.4TB HBM3e | 144 PFLOPS | 공랭 · 서버 | 표준 학습·추론 |
| DGX B300 | Blackwell Ultra | 8× B300 | ~2.3TB HBM3e | ≈216 PFLOPS * | 공랭 · 서버 | 대규모 추론·에이전틱 |
| DGX GB200 NVL72 | Blackwell | 72× B200 + 36 Grace | 랙 스케일 | 1.44 EFLOPS | 액체냉각 · 랙 | 조 단위 LLM |
| DGX GB300 NVL72 | Blackwell Ultra | 72× B300 + 36 Grace | 랙 스케일(대용량) | ≈1.5 EFLOPS * | 액체냉각 · 랙 | 추론 팩토리 |
| DGX Rubin NVL144 | Vera Rubin (2026) | 144× Rubin + Vera | HBM4 | ≈3.6 EFLOPS * | 액체냉각 · 랙 | 차세대 로드맵 |
※ AI 성능은 FP4 추론(PFLOPS/EFLOPS) 기준 NVIDIA 발표값입니다. * 표시는 근사치·로드맵 기준으로 확정 스펙과 다를 수 있습니다. (학습 성능 예 — DGX B200: FP8 72 PFLOPS · GB200 NVL72: FP8 720 PFLOPS)