Question 1

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 2

풀 파인튜닝 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

Accepted Answer

GPU는 각 제품마다 비디오 메모리(VRAM) 용량이 다르며, 용량 및 크기에 따라 적재 가능한 LLM 모델의 파라미터 크기가 다릅니다.VRAM 용량이 더 클 수록, 더 큰 LLM 모델을 적재할 수 있습니다.비교표를 통해, 적재하고자 하는 LLM 모델의 크기를 기준으로 어떤 GPU를 몇 장 탑재하여 GPU 서버를 구매 / 도입해야 하는지 파악할 수 있습니다.적재가능 LLM 모델 크기 비교표

Question 3

RAG 시스템 구축 및 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

Accepted Answer

FP32, FP16, FP8, FP4 등 각 정밀도 기준으로 GPU 1장 및 100M(1억) 파라미터 임베딩 모델을 기준으로, 대용량 문서 전처리 및 벡터 변환(Embedding) 속도를 비교한 도표를 참고 바랍니다.더불어, RAG 시스템 운영 시, GPU 탑재 수량별로 가능한 최대 동시 접속자 수를 비교한 도표를 참고 바랍니다.적재, 구동 또는 AI 서비스에 적재할 LLM 모델의 크기를 예상해 볼 수 있습니다.RAG 시스템 적합 GPU 비교 및 선택

Question 4

AI 모델 학습 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

Accepted Answer

AI 모델 학습 시, FP32, FP16, FP8 등 각 정밀도 기준으로, GPU 1장에 적재 가능한 모델의 파라미터 크기를 비교하는 도표를 참고 바랍니다.각 정밀도에 따라, 다르며, 각 GPU 제품별도 메모리 용량, 대역폭이 따라 적재 가능한 모델의 크기를 확인할 수 있습니다.LLM 학습 가능 모델 크기 비교표

Question 5

AI 추론 및 서비스 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

Accepted Answer

AI 플랫폼 및 서비스 운영 시, FP32, FP16, FP8 등 각 정밀도 기준으로, GPU 1장에 적재 가능한 모델의 파라미터 크기를 비교하는 도표를 참고 바랍니다.각 정밀도에 따라, 각 GPU 제품의 메모리 용량 및 대역폭 등에 따라, 모델의 크기가 다릅니다.LLM 추론 가능 모델 크기 비교표

Question 6

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 7

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

Question 8

GPU의 전력 소모량은 얼마입니까?

Accepted Answer

NVIDIA H200은 GPU 1개 당 최대 700W 정도를 소모하고, B200 1장은 최대 1,000W ~ 1,200W 까지 전력을 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 각 제품별로 1장 당 전력 소모량, 8장 탑재 시, 최대 전력 소모량 등 다양한 비교표를 참고 바랍니다.또한 공냉인지, 수냉인지 등 냉각 방식도 확인할 수 있습니다. 다양한 비교표를 통해, 서버룸 공사 / 구축 시 또는 외부 IDC 입주 시, 인프라 구축에 도움이 될 수 있습니다. 엔비디아 GPU 전력 소모량 비교표

사양 / 가격

비교 / 선택

견적요청 / 문의

회사소개 / 블로그

NVIDIA GPU 제품별 연산 성능(flops) 및 데이터 처리속도 비교

연산 성능(flops), 중요한 이유는 무엇입니까?

비교표 목록

#01. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP32 기준)

#02. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP16 기준)

#03. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP8 기준)

#04. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP4 기준)

GPU 연산 성능에 대해 질문이 더 있으세요?

연산 성능에 따라 GPU를 선택 하셨다면, 이제 견적서가 필요하세요?

자주 묻는 질문(FAQs)

GPU 서버, 납기(딜리버리)는 얼마나 걸립니까?

풀 파인튜닝 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

RAG 시스템 구축 및 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

AI 모델 학습 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

AI 추론 및 서비스 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

추론 성능(TPS) 및 데이터 처리속도는 얼마입니까?

GPU 메모리 용량 및 대역폭(TB/s)은 얼마입니까?

GPU의 전력 소모량은 얼마입니까?

​사양 / 가격

비교 / 선택

​견적요청 / 문의

회사소개 / 블로그

NVIDIA GPU 제품별 연산 성능(flops) 및 데이터 처리속도 비교

연산 성능(flops), 중요한 이유는 무엇입니까?

비교표 목록

#01. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP32 기준)

#02. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP16 기준)

#03. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP8 기준)

#04. NVIDIA GPU 제품별 연산 성능 비교표 (FP4 기준)

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연산 성능에 따라 GPU를 선택 하셨다면, 이제 견적서가 필요하세요?

​자주 묻는 질문(FAQs)

GPU 서버, 납기(딜리버리)는 얼마나 걸립니까?

풀 파인튜닝 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

RAG 시스템 구축 및 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델 크기는 얼마입니까?

AI 모델 학습 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

AI 추론 및 서비스 운영 시, 적재 가능한 LLM 모델의 크기는 얼마입니까?

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GPU 메모리 용량 및 대역폭(TB/s)은 얼마입니까?

GPU의 전력 소모량은 얼마입니까?

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