Question 1

A100 가격은 얼마입니까?

Accepted Answer

엔비디아 A100은 2024년 상반기 단종되어, 현재 A100이 탑재된 GPU 서버는 사실 상, 공급이 불가능합니다.단종되기 전에, 엔비디아 A100 탑재 GPU 서버 가격은 각 부품 사양, 제조사 등에 따라 수 천만원에서 수 억원까지 차이가 있었습니다.또한 단종되기 전에, 엔비디아 A100는 단품으로 공급되며, 원하는 만큼 수량을 HPE, Dell 등 서버에 탑재하여 구매할 수 있었습니다.탑재 수량별 GPU 서버 가격 페이지 또는 48시간 이내 견적서 제공 서비스를 이용 바랍니다.

Question 2

A100은 단종됐나요?

Accepted Answer

네!A100은 2024년 상반기 단종 되었습니다.따라서 현재, 사실 상 공급이 불가능합니다.대체 및 업그레이드 제품으로 하기 참고 바랍니다.H200 141GB,L40S 48GB,RTX Pro 6000 Blackwell 96GB 등또는 탑재수량별 GPU 서버 가격 페이지 및 실시간 문의하기를 참고 바랍니다.

Question 3

A100은 단품으로 구매할 수 있습니까?

Accepted Answer

네!단종되기 전에, A100은 단품으로 구매할 수 있었습니다.더불어, GPU 서버 구매 시, 원하는 만큼 수량을 HPE, Dell 등 서버에 탑재할 수 있었습니다.NVIDIA GPU 제품별 단품 구매 여부

Question 4

A100 1장에 올릴 수 있는 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

Accepted Answer

엔비디아 GPU 1장 기준으로 올릴 수 있는 LLM 모델의 크기는 해당 GPU의 메모리 용량의 크기에 따라 결정됩니다.

또한, 아래와 같은 조건에 따라 크기가 달라집니다.

풀 파인튜닝 및 LoRA 학습 시,

LLM 모델 학습 시,

LLM 추론 및 서비스 시,

RAG 시스템 운영 시 등 다양한 조건과 정밀도(FP4, FP8, FP16 등)에 따라 적재할 수 있는 LLM 크기가 결정됩니다.

엔비디아 GPU 제품별 메모리 용량

더 자세한 사항은 제품별 페이지 또는 실시간 문의하기를 이용 바랍니다.

Question 5

GPU 서버, 납기(딜리버리)는 얼마나 걸립니까?

Accepted Answer

Q1. 평균 얼마나 걸리나요?GPU 서버 납기 및 딜리버리는 대략 4주~12주 정도 소요됩니다.2026년 상반기 기준으로, 대략적으로 평균 8주 정도 걸렸습니다.Q2. 모든 GPU 서버의 납기 및 딜리버리는 동일한가요?아니오!동일하지 않습니다.NVIDIA가 직접 설계 및 제조한 완제품 GPU 서버(DGX Rubin NVL8, DGX B300, DGX B200 등)의 납기 및 딜리버리 기간과,HPE, Dell, Supermicro 등 벤더가 제조한 HGX 및 NVL(PCie) 타입의 GPU 서버의 납기 및 딜리버리는 2026년 상반기 기준으로 차이가 있었습니다.2가지 타입의 GPU 서버 비교표Q3. GPU 서버 대수가 많으면 더 오래 걸리나요?네. 또는 아니오!퀀텀브릭스가 2026년 상반기에 납품한 GPU 서버의 경우, 1대와 4대의 납기 및 딜리버리는 1~2 주 정도 차이가 있었습니다.서버 대수가 많다고 해서 납기가 더 걸리는 것은 아니었습니다.Q4. 탑재한 GPU 제품에 따라 딜리버리의 차이가 있나요?네. 또는 아니오! 2026년 상반기 현재, 판매 및 공급이 가능한(단종되지 않은) GPU 제품을 기준으로 차이가 있습니다.H200, L40S, RTX Pro 6000 Blackwell 등을 탑재한 GPU 서버의 납기 및 딜리버리와,B200, B300, 루빈(Rubin)을 탑재한 GPU 서버의 납기 및 딜리버리의 차이가 있습니다.Q5. GPU 서버 납기와 딜리버리는 왜 오래 걸리나요?발주 후, 1~2주 이내, 납품할 수 있다면, AI 비지니스 확산은 물론, 산출물을 더 빨리 얻을 수 있을 것입니다.하지만, 아쉽게도 현실을 그렇지 못하며, 납기가 2~3 개월 걸리는 여러가지 이유가 있습니다.최근 글로벌한 AI 비지니스 확산, 대규모 데이터센터 비지니스 투자 등으로 인하여, GPU 제품은 물론, 각 부품의 수요가 지속적으로 상승하고 있기 때문입니다.우선, NVIDIA GPU 제품 자체의 수요가 지속적으로 상승하고 있기 때문이고,GPU 외에도 CPU, 메모리, 스토리지, 전원공급장치 등 각 부품의 수요 또한, 가파르게 상승하고 있는데, 공급이 따라가지 못하고 있습니다.이에 따라, HPE, Dell, Supermicro 등 벤더들이 GPU 서버를 제조 및 조립하는데 걸리는 기간이 길어지고 있기 때문입니다.Q6. AI 프로젝트, R&D, 서비스 런칭 시기를 기준으로 언제 발주를 해야 하나요?고객사 AI 프로젝트 완료 및 검수가 지연되어 잔금을 못 받는 사고,AI 서비스 런칭이 늦어져 사업에 막대한 차질이 우려되는 사고 등예기치 않은 사고와 피해를 최소화 하거나 피하려면, 최소한 2~3개월 전에는 계약 및 발주 절차를 신속하게 추진해야 할 필요가 있습니다.퀀텀브릭스는 예상 보다 빠르게 납품을 할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.실시간 문의하기

Question 6

연산 성능(FLOPS) 및 데이터 처리속도는 얼마입니까?

Accepted Answer

루빈, A100, H100, H200, B200 등 GPU 제품별로 연산 성능과 데이터 처리 속도가 다릅니다.각 GPU 제품별로, FP32, FP16, FP8, FP4 등 각 정밀도 기준으로 연산 성능과 데이터 처리 속도를 비교한 도표를 참고 바랍니다.연산 성능 및 데이터 처리 속도가 빠르면, AI 모델 학습 및 추론 시간 등이 획기적으로 단축됩니다.더불어, 대규모 데이터 처리 및 생산성이 대폭 증가하게 됩니다.엔비디아 GPU 연산 성능 비교표

Question 7

추론 성능(TPS) 및 데이터 처리속도는 얼마입니까?

Accepted Answer

LLM 8B, 30B, 70B 모델 기준으로, FP16, FP8, FP4 등 각 정밀도 기준으로 추론 성능 및 데이터 처리 속도를 비교하는 도표를 참고 바랍니다.추론 속도, TPS(초당 토큰 생성 수)는 얼마나 빨리 답을 내느냐를 직접적으로 보여주는 수치입니다.추론 성능 및 데이터 처리 속도가 빠르면, AI 서비스의 품질이 획기적으로 상승합니다.엔비디아 GPU 추론 성능(TPS) 비교표

Question 8

GPU 메모리 용량 및 대역폭(TB/s)은 얼마입니까?

Accepted Answer

GPU 메모리 용량의 1차적인 역할은 올릴 수 있는 LLM 모델의 크기를 결정합니다.루빈, A100, H100, H200, B200 등 각 GPU 제품별로 메모리 용량과 대역폭, NVLink 속도를 비교하는 도표를 참고 바랍니다.메모리 용량이 크면, 더 큰 LLM 모델을 적재할 수 있으며, 메모리 대역폭이 빠르면, 학습 및 추론 속도가 빨라집니다.엔비디아 GPU 메모리 용량 비교표

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모든 규모에서 유례 없는 AI 가속화, NVIDIA A100