Coolgx: Difference between revisions

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== CoolGX ==
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== Overview ==
 
Coolgx에 대한 기술 문서입니다.
 
=== Summary ===
 
* 무엇인가? - Coolgx
* 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
* 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시
 
 
== Purpose ==
 
이 문서가 존재하는 이유
 
* Goal: Coolgx에 대한 기술 정보 제공
* Scope: Coolgx의 개념, 사용법, 설정
* Non-goals: 다른 주제로의 확장
 
 
== Key Concepts ==
 
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! Concept
! Description
! Related
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| Coolgx
| HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념
| [[Linux]], [[Server]]
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== Detailed Explanation ==
 
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'''CoolGX는 다수의 GPU를 사용하여 기계학습(Machine Learning) 딥러닝(Deep Learning)을 운영하는데 대두되는 고성능 컴퓨팅 장치 (CPU 및 GPU)에서 피할 수 없는 발열을 효과적 냉각하기 위하여 열역학과 유체역학을 최적화하여 설계된 HPCMATE 만의 고성능 수냉식 서버입니다.'''
'''CoolGX는 다수의 GPU를 사용하여 기계학습(Machine Learning) 딥러닝(Deep Learning)을 운영하는데 대두되는 고성능 컴퓨팅 장치 (CPU 및 GPU)에서 피할 수 없는 발열을 효과적 냉각하기 위하여 열역학과 유체역학을 최적화하여 설계된 HPCMATE 만의 고성능 수냉식 서버입니다.'''
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== 특징 ==
* 고성능 기계학습 알고리즘 개발 전용 국내 최초의 랙마운트 커스텀 수냉식 기계학습 렉마운트 서버
* 고성능 기계학습 알고리즘 개발 전용 국내 최초의 랙마운트 커스텀 수냉식 기계학습 렉마운트 서버
* 고성능 워크스테이션 또는 서버 보드 장착 가능하여 연산량이 많은 인공지능(AI) 기계학습 전용 수냉식 HPC 서버
* 고성능 워크스테이션 또는 서버 보드 장착 가능하여 연산량이 많은 인공지능(AI) 기계학습 전용 수냉식 HPC 서버
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* 세계 최고의 수냉 부품과 HPCMATE가 자체 제작한 Smart Fan Control로 워크로드에 따라 냉각 조절
* 세계 최고의 수냉 부품과 HPCMATE가 자체 제작한 Smart Fan Control로 워크로드에 따라 냉각 조절
* HPCMATE의 25+년 경험과 지식이 적용된 고성능 인공지능 기계학습 개발 전용 서버
* HPCMATE의 25+년 경험과 지식이 적용된 고성능 인공지능 기계학습 개발 전용 서버
== CoolGX 기술 변화 ==
* 2018년 초기 CoolGX 모델은 8U 사이즈의 특별한 디자인으로 설계되어 통합된 시스템을 기본으로 함
* 2018년 초기 CoolGX 모델은 8U 사이즈의 특별한 디자인으로 설계되어 통합된 시스템을 기본으로 함
* 2019년 CoolGX 4U 모델 상용화
* 2021년 - CoolGX 기술에서 샷시의 의존성을 없애고 수냉식 쿨링 부품들을 효율적으로 제어하는 독립된 기술로 개량
* 2021년 - CoolGX 기술에서 샷시의 의존성을 없애고 수냉식 쿨링 부품들을 효율적으로 제어하는 독립된 기술로 개량
* 2022년 - CoolGX 기술을 적용하여 2 x CPU, 6 x 3090을 탑재할 수 있는 [[HMDLS-CUBE]] 상품화
* 2022년 - CoolGX 기술을 적용하여 2 x CPU, 6 x 3090을 탑재할 수 있는 [[HMDLS-CUBE]] 상품화
 
* 2023년 - CoolGX 기술을 확장하여 대규모 액체 냉각 방식 [[CoolUX]]  상용화 및 '''2023 조달청 혁신제품으로 선정'''  <br />
 
<gallery caption="CoolGX 특징" widths="350px" mode="packed">
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파일:Thermal.png|열역학 최적화
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파일:Dualcpu.png|듀얼 CPU 지원
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파일:Performance2.png|GPU 60도/CPU 40도 이하
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파일:Roomtemp2.png|실온하에서  
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== Best Practices ==
 
* 최신 버전 사용 권장
* 공식 문서 참고
* 테스트 환경에서 먼저 검증
 
 
== References ==
 
* [https://wiki.hpcmate.com Coolgx]
 
 
== Related Pages ==
 
* [[Linux]]
* [[Server]]
* [[Hardware]]
* [[Network]]
 
 
[[Category:Server]]
== Knowledge Graph ==
 
Related
 
→ [[Linux]]
→ [[Server]]
→ [[Hardware]]
→ [[Network]]


[[Category:GPU|GPU]]
[[Category:Reference]]

Latest revision as of 11:27, 17 July 2026

Template:Status

Template:TOC

Overview

Coolgx에 대한 기술 문서입니다.

Summary

  • 무엇인가? - Coolgx
  • 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
  • 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시


Purpose

이 문서가 존재하는 이유

  • Goal: Coolgx에 대한 기술 정보 제공
  • Scope: Coolgx의 개념, 사용법, 설정
  • Non-goals: 다른 주제로의 확장


Key Concepts

Concept Description Related
Coolgx HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념 Linux, Server


Detailed Explanation

Hpcmatelogosmall.png

CoolGX는 다수의 GPU를 사용하여 기계학습(Machine Learning) 딥러닝(Deep Learning)을 운영하는데 대두되는 고성능 컴퓨팅 장치 (CPU 및 GPU)에서 피할 수 없는 발열을 효과적 냉각하기 위하여 열역학과 유체역학을 최적화하여 설계된 HPCMATE 만의 고성능 수냉식 서버입니다.

coolgx-chassis
  • 고성능 기계학습 알고리즘 개발 전용 국내 최초의 랙마운트 커스텀 수냉식 기계학습 렉마운트 서버
  • 고성능 워크스테이션 또는 서버 보드 장착 가능하여 연산량이 많은 인공지능(AI) 기계학습 전용 수냉식 HPC 서버
  • 듀얼 냉각 솔류션 적용으로 최대 고성능 GPU 8개/CPU 2개에서 발열 되는 3,500W이상의 발열을 상온(28.6도)에서도 최대 GPU 56도, CPU 40도 이하유지 (100% 운전시)
  • 세계 최고의 수냉 부품과 HPCMATE가 자체 제작한 Smart Fan Control로 워크로드에 따라 냉각 조절
  • HPCMATE의 25+년 경험과 지식이 적용된 고성능 인공지능 기계학습 개발 전용 서버
  • 2018년 초기 CoolGX 모델은 8U 사이즈의 특별한 디자인으로 설계되어 통합된 시스템을 기본으로 함
  • 2019년 CoolGX 4U 모델 상용화
  • 2021년 - CoolGX 기술에서 샷시의 의존성을 없애고 수냉식 쿨링 부품들을 효율적으로 제어하는 독립된 기술로 개량
  • 2022년 - CoolGX 기술을 적용하여 2 x CPU, 6 x 3090을 탑재할 수 있는 HMDLS-CUBE 상품화
  • 2023년 - CoolGX 기술을 확장하여 대규모 액체 냉각 방식 CoolUX 상용화 및 2023 조달청 혁신제품으로 선정

<gallery caption="CoolGX 특징" widths="350px" mode="packed"> 파일:Thermal.png|열역학 최적화 파일:anymb.png|다양한 보드 지원 파일:8gpus.png|최대 8개 GPUs 파일:Dualcpu.png|듀얼 CPU 지원 파일:Performance2.png|GPU 60도/CPU 40도 이하 파일:Roomtemp2.png|실온하에서


Best Practices

  • 최신 버전 사용 권장
  • 공식 문서 참고
  • 테스트 환경에서 먼저 검증


References


Related Pages

Knowledge Graph

Related

→ Linux → Server → Hardware → Network

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