슈퍼마이크로, 랙 규모 AI 데이터센터 구축 가속화를 위해 오픈컴퓨트 프로젝트 포트폴리오 확대
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통합된 오픈 컴퓨트 프로젝트(OCP) 기반 포트폴리오는 기존 및 신규 데이터센터에서 더 높은 밀도의 컴퓨팅을 가능하게 하기 위해 랙 규모 AI/HPC 시스템, ORv3 및 ORW 랙, 48V 직류 전원, 네트워킹 및 액체 냉각 솔루션을 아우른다.
이 포트폴리오는 DCBBS 쿨런트, 랙 내 CDU(냉각 장치), 스위치 및 슈퍼마이크로 시스템 관리 소프트웨어 스위트(Supermicro System Management Software Suite)를 통해 인프라 관리 측면에서 인프라부터 지능형 운영까지 확장된다.
슈퍼마이크로의 DCBBS는 컴퓨팅, 전원, 네트워킹, 냉각 전반에 걸쳐 배포를 간소화하고 가속화하여 온라인까지 걸리는 시간(TTO)을 단축하는 통합 랙 규모 솔루션으로 이러한 OCP 기반 기술들을 하나로 묶는다.
캘리포니아주 산호세, 2026년 10월 13일 /PRNewswire= -- AI, 엔터프라이즈, 스토리지 및 5G/엣지 총괄 IT 솔루션 제공업체이자 데이터센터 빌딩 블록 솔루션®(DCBBS)을 특징으로 하는 슈퍼마이크로 컴퓨터 인코퍼레이티드(NASDAQ: SMCI)는 오늘 오픈 컴퓨트 프로젝트 승인™ 시스템, 랙 및 후면 열교환기(RDHx)의 확장된 포트폴리오를 발표했다. DCBBS의 지원을 받는 이 솔루션 포트폴리오는 완전한 엔드투엔드 랙 규모 및 클러스터 규모 배포에 통합될 수 있다.
"AI 붐은 데이터센터의 설계, 구축 및 배포 방식을 재정의하고 있으며, 슈퍼마이크로는 DCBBS를 통해 이 변화의 선두에 서 있습니다,"라고 슈퍼마이크로의 회장兼 최고경영자(CEO)인 찰스 리앙은 말했다. "컴퓨팅, 네트워킹, 전원, 고급 냉각, 소프트웨어 및 서비스를 검증된 랙 규모 솔루션으로 통합함으로써 우리는 고객들이 복잡성을 단순화하고 혁신에서 생산까지의 경로를 가속화할 수 있도록 돕습니다. DCBBS는 필수 AI 인프라를 더 빠르고 효율적으로 제공함으로써 고객들의 시장 출시 기간(TTM)과 온라인까지 걸리는 시간(TTO)을 단축시킵니다."
슈퍼마이크로의 OCP 솔루션은 이제 사용 가능하며, 더 많은 정보를 보려면 여기를 클릭하십시오.
OCP 커뮤니티의 모범 사례와 DCBBS 설계 및 서비스를 활용함으로써 데이터센터 운영자는 시스템 및 버스바에서 랙 수준 및 데이터센터 냉각에 이르기까지 개방적이고 검증된 랙 규모 기반을 바탕으로 AI 및 HPC 워크로드를 위한 컴퓨팅 밀도와 에너지 효율성을 높일 수 있으며, 이를 통해 고밀도 솔루션을 더 효율적으로 온라인에 배치하여 시장 출시 기간(TTM)과 TTO를 가속화할 수 있다.
"고객들은 빠르게 진화하는 AI의 요구사항에 맞춰 확장 가능하면서도 데이터센터의 현실에 부합하는 개방적이고 유연한 인프라를 필요로 합니다,"라고 OCP 마케팅 부사장인 딕 반 슬라이크는 말했다. "검증된 랙 규모 솔루션으로 OCP 승인 시스템, 랙, 전원 및 냉각을 하나로 결합함으로써 슈퍼마이크로는 고객들이 통합을 단순화하고 시설 용량과 효율성을 극대화하며, 생산용 AI 인프라의 배포를 가속화할 수 있도록 돕고 있습니다."
📄 원문 (English)
- Integrated Open Compute Project (OCP) based portfolio spans rack-scale AI/HPC systems, ORv3 and ORW racks, 48V DC power, networking, and liquid cooling solutions to enable higher-density compute in existing and new data centers
- Portfolio extends from infrastructure to intelligent operations with DCBBS Coolants, in-rack CDUs, switches, and Supermicro System Management Software Suite for infrastructure management
- Supermicro DCBBS brings these OCP-based technologies together into integrated rack-scale solutions, simplifying and speeding deployment across compute, power, networking, and cooling for a faster Time-to-Online (TTO)
SAN JOSE, Calif., Oct. 13, 2026 /PRNewswire/ -- Super Micro Computer, Inc. (NASDAQ: SMCI), an AI, Enterprise, Storage, and 5G/Edge Total IT Solution Provider featuring Data Center Building Block Solutions® (DCBBS), today announced an expanded portfolio of Open Compute Project Accepted™ systems, racks, and rear door heat exchangers (RDHx). Supported by DCBBS, the solutions portfolio can be incorporated into complete end-to-end rack- and cluster-scale deployments.
"The AI boom is redefining how data centers are designed, built, and deployed, and Supermicro is leading this transformation with DCBBS," said Charles Liang, president and CEO of Supermicro. "By integrating compute, networking, power, advanced cooling, software, and services into validated rack-scale solutions, we help customers simplify complexity and accelerate the path from innovation to production. DCBBS enables customers to reduce TTM and TTO by delivering essential AI infrastructure faster and more efficiently."
Supermicro's OCP solutions are now available, click here to learn more.
By leveraging OCP community best practices and DCBBS design and services, data center operators can increase compute density and energy efficiency for AI and HPC workloads based on an open and validated rack-scale foundation—from systems and busbar to rack-level and data center cooling—to bring high density solutions online more efficiently to accelerate Time-to-Market (TTM) and TTO.
"Customers need open, flexible infrastructure that can scale with the rapidly evolving demands of AI while fitting the realities of their data centers," said Dirk Van Slyke, vice president of Marketing, OCP. "By bringing OCP-accepted systems, racks, power and cooling together in validated rack-scale solutions, Supermicro is helping customers simplify integration, maximize facility capacity and efficiency, and accelerate the deployment of production AI infrastructure."
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