엔비디아 AI 고성능 ‘DGX 스테이션’, 리눅스 넘어 윈도우 워크스테이션으로 확장… 748GB 메모리·20PFLOPS 탑재
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엔비디아의 DGX 스테이션이 이제 GB300 칩을 탑재한 워크스테이션 형태의 기기 내부에 방대한 AI 기능을 가져오는 윈도우 변형을 갖추게 되었다.
엔비디아 블랙웰 울트라 기반 DGX 스테이션, 윈도우용으로 20 PFLOPs의 AI 컴퓨팅 성능 제공, 대규모 MoE 모델 및 에이전트 구동
올초 엔비디아는 GB300 '블랙웰 울트라' 칩을 탑재한 업그레이드된 DGX 스테이션을 출시했다. 이 시스템은 초기에는 리눅스 배포판과 호환되었지만, 오늘 회사는 DGX 스테이션을 윈도우용으로 제공하겠다고 발표했다.
지금까지 DGX 스테이션은 리눅스에서 실행되었기 때문에, 엔터프라이즈 개발자들은 무거운 AI 워크로드용 리눅스와 생산성 도구, 애플리케이션 및 워크플로우용 윈도우라는 두 개의 별도 환경을 유지해야 했다.
포춘 500대 기업 중 대다수가 윈도우에 표준화되어 있으며, 이 격차는 개발자에게 시간과 자원을 소모하게 했다. 개발자들은 AI 컴퓨팅에 접근하기 위해 리눅스로 이동하거나, 무거운 모델 개발 및 멀티 에이전트 워크로드를 위해 제한된 하드웨어 옵션을 갖춘 윈도우에 머물렀다.
DGX 스테이션 사양 한눈에 보기
사격부터 시작하자면, 2026년형 엔비디아 DGX 스테이션은 단일 엔비디아 GB300 '블랙웰 울트라' GPU를 탑재했다. 엔비디아 블랙웰 울트라 GB300 GPU는 총 160개의 SM(스트림 멀티프로세서)을 갖추고 있으며, 각 SM에는 총 128개의 CUDA 코어, FP8, FP6, NVFP4 정밀 컴퓨팅을 지원하는 4세대 5세대 텐서 코어, 256KB의 텐서 메모리(TMEM), 그리고 SFU(특수 기능 유닛)가 포함되어 있다. 이를 합치면 총 20,480개의 CUDA 코어와 640개의 텐서 코어, 그리고 40MB의 TMEM이 된다.
블랙웰 울تر라는 또한 메모리 측면에서도 큰 업그레이드를 가져왔으며, 이전 블랙웰 GB200 솔루션의 최대 192GB 대비 252GB의 HBM3e 용량을 제공한다. 이 메모리는 7.1TB/s의 대역폭을 제공한다. 그 결과, 엔비디아의 블랙웰 울트라 GB300 플랫폼은 새로운 NVFP4 표준을 사용하여 밀집 저정밀도 컴퓨팅 출력을 50% 증가시킬 수 있다. 새로운 모델은 FP8 정확도에 근접하며, 그 차이는 종종 1% 미만이다. 이는 또한 FP8 대비 1.8배, FP16 대비 3.5배 더 작은 메모리 사용량을 제공한다.
CPU의 경우, DGX 스테이션은 Neoverse V2 아키텍처 기반의 72개 코어를 갖춘 단일 그레이스 칩을 탑재한다. 이 시스템은 HBM 메모지 외에도 496GB의 LPDDR5X를 제공한다. 시스템 메모리는 396GB/s의 대역폭을 제공하며, 합치면 784GB의 메모리가 된다. CPU와 GPU는 모두 900GB/s의 NVLink-C2C 인터커넥트로 연결되며, 시스템은 800Gb/s의 네트워킹 속도를 제공하는 고속 CX8 슈퍼NIC을 제공한다.
이 시스템은 1600W의 TDP를 가지며, 엔비디아의 최신 RTX PRO 블랙웰 그래픽 카드를 지원하고, 네 개의 M.2 Gen5 포트, 네 개의 이더넷 포트(2 x 400Gb/s, 1 x 10GbE, 1 x 1GbE), 전체 PCIe Gen5 x16 슬롯, 그리고 두 개의 PCIe Gen5 x16(x8 전기적) 슬롯을 포함한다.
DGX 스테이션 윈도우 버전, 스레드리퍼 할로 스테이션에 대응
엔비디아의 DGX 스테이션 윈도우 버전 발표는 AMD가 스레드리퍼 CPU와 라데온 PRO GPU를 완전히 구성된 워크스테이션 플랫폼에 결합한 스레드리퍼 할로 스테이션을 공개한 한 달 뒤 이루어졌다. 할로 스테이션은 2027년 출시를 목표로 하고 있지만, 엔비디아는 DGX 스테이션 윈도우 버전의 정확한 날짜를 공유하지 않았으며, 올해 4분기에 출시할 계획이다.
가격 측면에서 DGX Station은 약 10만 달러 선에서 판매되며, 스레드리퍼 할로 스테이션도 비슷한 가격대가 될 전망이다. 두 플랫폼 모두 장점을 지니고 있는데, NVIDIA DGX Station은 20 PFLOPs의 훨씬 높은 연산 성능, 748GB의 통합 DRAM, 900GB/s의 인터커넥트 대역폭을 제공하며 CUDA와 TensorRT를 지원한다. 반면 AMD는 훨씬 더 큰 메모리 구성, 코어와 스레드가 많은 더 빠른 CPU, 그리고 견고한 ROCm 생태계를 제공한다.
이것은 모두 제원상 수치일 뿐이며, AI 분야에서의 실제 세계적 이점은 또 다른 논의가 필요한 사안이다.
그러나 NVIDIA와 AMD가 로컬 AI 공간 내 확장 필요성을 이해하고 있는 것으로 보이며, 이것이 양사가 작은 AI 박스(DGX Spark / Ryzen AI Halo)부터 풀사양 워크스테이션에 이르기까지 제품군을 확대하는 이유다. AI 연산 수요가 증가함에 따라 기업용 및 클라우드 부문에서 보아온 것과 마찬가지로 두 플랫폼 모두 업그레이드될 전망이다.
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📄 원문 (English)
NVIDIA's DGX Station will now have a Windows variant, bringing vast AI capabilities inside a kind workstation, powered by the GB300 chip.
NVIDIA Blackwell Ultra-Powered DGX Station For Windows Delivers 20 PFLOPs of AI Compute, Driving Massive MoE Models & Agents
Earlier this year, NVIDIA launched its upgraded DGX Station with the GB300 "Blackwell Ultra" chip. The system was initially compatible with Linux distros, but today, the company has announced it's bringing DGX Station for Windows.
Until now, DGX Station ran on Linux — which meant enterprise developers maintained two separate environments: Linux for heavy AI workloads and Windows for the productivity tools, applications and workflows.
The vast majority of Fortune 500 companies are standardized on Windows, and that gap has cost developers time and resources — developers either moved to Linux to access AI compute, or stayed in Windows with limited hardware options for heavy-duty model development and multi-agent workloads.
DGX Station Specs At A Glance
Starting with the specifications, the NVIDIA DGX Station for 2026 is equipped with a single NVIDIA GB300 "Blackwell Ultra" GPU. The NVIDIA Blackwell Ultra GB300 GPU packs a total of 160 SMs, each with a total of 128 CUDA cores, four 5th Gen Tensor cores with FP8, FP6, NVFP4 precision compute, 256 KB of Tensor memory or TMEM, and SFUs. This rounds up to a total of 20,480 CUDA cores and 640 Tensor cores, plus 40 MB of TMEM.
Blackwell Ultra also brings a huge upgrade to memory, offering 252 GB of HBM3e capacity versus a max of 192 GB on the previous Blackwell GB200 solutions. The memory offers 7.1 TB/s bandwidth. The result is that NVIDIA's Blackwell Ultra GB300 platform is able to achieve a 50% increase in Dense Low Precision Compute output using the new NVFP4 standard. The new model delivers near FP8 accuracy, & the differences are often less than 1%. This also reduces the memory footprint by 1.8x versus FP8 and 3.5x versus FP16.
As for the CPU, the DGX Station houses a single Grace chip with 72 cores based on the Neoverse V2 architecture. The system comes with 496 GB of LPDDR5X in addition to the HBM memory. The system memory offers 396 GB/s of bandwidth, and combined, you get 784 GB of memory. Both the CPU and GPU are connected using a 900 GB/s NVLink-C2C interconnect, and the system offers a high-speed CX8 SuperNIC that delivers 800 Gb/s of networking speeds.
The system comes with a 1600W TDP, features support for NVIDIA's latest RTX PRO Blackwell graphics cards, includes four M.2 Gen5 ports, four Ethernet ports (2 x 400 Gbs, 1 x 10 GbE, 1 x 1 GbE), a full PCIe Gen5 x16 slot, and two PCIe Gen5 x16 (x8 electrical) slots.
DGX Station For Windows Tackles Threadripper Halo Station
The announcement of NVIDIA's DGX Station for Windows comes a month after AMD unveiled its Threadripper Halo Station, which combines Threadripper CPUs and Radeon PRO GPUs in a fully-configured workstation platform. While the Halo Station is primed for a 2027 release, NVIDIA has not shared an exact date for the DGX Station for Windows, but they plan to release it in Q4 of this year.
As for pricing, the DGX Station is available at prices of around $100,000, while the Threadripper Halo Station should be priced similarly. Both platforms have their advantages, with NVIDIA DGX Station offering much higher compute capabilities rated at 20 PFLOPs, 748 GB of unified DRAM, and 900 GB/s interconnect bandwidth plus support for CUDA and TensorRT, while AMD offers much higher memory configurations, a faster CPU with lots of cores/threads, and a solid ROCm ecosystem too.
These are only on paper; the real-world advantages within AI will be a whole different thing to talk about.
But it looks like NVIDIA and AMD understand the need for expansion within the local AI space, and this is why both are scaling their lineups from tiny AI boxes (DGX Spark / Ryzen AI Halo) to full-on workstations. As AI compute demands grow, we'll also see upgrades to both platforms, as we have seen in the enterprise and cloud segments.
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