
NVIDIA
NVIDIA DGX B300
블랙웰 울트라 GPU 8장의 10RU 통합 AI 시스템

PCIe 5.0 4TB까지 선택되는 GB10 데스크톱
핵심만 먼저 — 자세한 설명은 아래에서 펼쳐 볼 수 있습니다.
ASUS Ascent GX10은 NVIDIA GB10 그레이스 블랙웰 슈퍼칩을 탑재한 150 × 150 × 51 mm 크기의 데스크톱 AI 시스템이다. NVIDIA DGX Spark 플랫폼을 기반으로 하며, 별도 서버실이나 랙 없이 사무실 책상 위에서 대규모 언어 모델을 다루는 것을 전제로 설계됐다. GPU 서버 도입 이전 단계에서 모델 프로토타이핑과 파인튜닝, 로컬 추론을 처리하려는 연구·개발 조직이 주 대상이다. 엑스디노드(XDNODE)가 국내 공급하며, 구성과 수량에 따른 견적은 별도 문의로 안내한다.
| AI 연산 성능 | 1 PFLOP — FP4 희소성 적용 이론값 |
|---|---|
| 통합 메모리 | 128GB LPDDR5x — 256-bit, 최대 273GB/s |
| 스토리지 | 최대 4TB PCIe 5.0 — 1TB·2TB는 PCIe 4.0, 슬롯 1개 |
| 고속 NIC | ConnectX-7 200Gbps — 2대 연결 시 405B급 모델 적재 |
| 크기·무게 | 150×150×51mm / 1.48kg — 켄싱턴 락 슬롯 제공 |
| 전원 | 240W USB-C PD 입력 — 동봉 어댑터는 국가·모델별 상이 |
연산부는 Blackwell 아키텍처 GPU와 20코어 Arm CPU가 한 패키지에 들어간 구조다. CPU는 Cortex-X925 10개와 Cortex-A725 10개로 구성되며 데이터 전처리와 작업 오케스트레이션을 맡는다. GPU는 5세대 텐서 코어와 4세대 RT 코어를 갖추고, ASUS는 희소성을 적용한 FP4 기준 이론 성능을 1 PFLOP으로 표기한다. CPU와 GPU는 NVLink-C2C로 연결돼 별도 복사 과정 없이 같은 메모리 영역을 공유한다.
메모리는 128GB LPDDR5x 통합 메모리로 256-bit 인터페이스에 최대 273GB/s 대역폭이다. 스토리지는 M.2 2242 규격으로 1TB·2TB PCIe 4.0 x4 또는 4TB PCIe 5.0 x4 중에서 고른다. 이 중 4TB PCIe 5.0 구성은 세 제조사 문서를 비교했을 때 GX10에서만 확인되는 선택지다. 다만 M.2 슬롯은 1개이고 ASUS는 사용자 SSD 교체를 허용하지 않으며 섀시 개봉이 보증에 영향을 준다고 명시하므로, 용량은 도입 시점에 확정해야 한다. 네트워크는 10GbE RJ-45와 200Gbps ConnectX-7 NIC, Wi-Fi 7 2x2, 블루투스 5.4를 갖췄다.
전원은 USB-C PD 입력 방식이며, ASUS 데이터시트 사양표는 전원 공급을 240W로, 같은 문서의 I/O 안내 페이지는 180W EPR PD3.1로 적고 있어 표기가 일치하지 않는다. 동봉 어댑터는 판매 국가와 모델에 따라 달라질 수 있다는 문구가 함께 붙어 있어 발주 전 확인이 필요하다. 무게는 1.48kg으로 같은 GB10 계열 세 제품 중 가장 무겁다. ASUS는 실험실·사무실·엣지 환경에서의 지속 동작을 겨냥한 냉각 설계를 주요 항목으로 내세우지만, 팬 구성이나 동작 온도 범위 같은 수치는 공개 문서에서 확인되지 않는다. 켄싱턴 락 슬롯이 있어 공용 공간에 두는 경우 물리 잠금을 걸 수 있다.
200B 파라미터급 모델을 로컬에서 다루거나 클라우드 API 호출을 사내 추론으로 옮기려는 팀에 맞는다. ConnectX-7로 2대를 연결하면 405B급 모델까지 메모리에 올릴 수 있으나, 연결용 0.4m QSFP 케이블은 별매이고 클러스터 규모는 2대까지다. 대규모 사전학습이나 다수 노드 분산 학습이 목적이라면 이 제품군이 아니라 데이터센터 GPU 서버를 검토해야 한다. 보증 기간과 온사이트 서비스 조건을 계약 항목으로 따지는 조직이라면 서비스 옵션이 문서로 명시된 Dell Pro Max with GB10을, 최소 무게와 자기암호화 스토리지 표기가 우선이라면 MSI IPC EdgeXpert를 함께 비교하는 편이 낫다.
제조사 공식 문서 기준입니다.
| 아키텍처 | NVIDIA Grace Blackwell (GB10 슈퍼칩) |
|---|---|
| GPU | NVIDIA Blackwell 아키텍처 (GB10 통합) |
| CPU | Arm 20코어 (Cortex-X925 10 + Cortex-A725 10) |
| CUDA 코어 | Blackwell 세대 |
| 텐서 코어 | 5세대 |
| RT 코어 | 4세대 |
| 텐서 연산 성능 | 1 PFLOP (FP4, 희소성 적용 이론값) |
| 영상 인코더/디코더 | NVENC 1개 / NVDEC 1개 |
| 시스템 메모리 | 128GB LPDDR5x 일관성 통합 메모리 |
|---|---|
| 메모리 인터페이스 | 256-bit |
| 메모리 대역폭 | 최대 273GB/s |
| 스토리지 옵션 1 | 1TB M.2 2242 NVMe PCIe 4.0 x4 SSD |
| 스토리지 옵션 2 | 2TB M.2 2242 NVMe PCIe 4.0 x4 SSD |
| 스토리지 옵션 3 | 4TB M.2 2242 NVMe PCIe 5.0 x4 SSD |
| M.2 슬롯 | 1개 (사용자 SSD 교체 불가, 섀시 개봉 시 보증 영향) |
| 유선 LAN | RJ-45 10GbE 1포트 |
|---|---|
| 고속 NIC | NVIDIA ConnectX-7 1개, 200Gbps |
| 무선 | Wi-Fi 7 2x2 |
| 블루투스 | Bluetooth 5.4 (LE 지원) |
| USB | USB 3.2 Gen 2x2 Type-C 20Gbps 3포트, DisplayPort Alt Mode |
| 전원 입력 포트 | USB 3.2 Gen 2x2 Type-C 1포트, EPR PD3.1 전원 입력 겸용 |
| 디스플레이 출력 | HDMI 2.1a 1포트 |
| 잠금장치 | 켄싱턴 락 슬롯 |
| 전원 공급 | 240W (데이터시트 사양표 기준) |
|---|---|
| 크기 (W × D × H) | 150 × 150 × 51 mm |
| 무게 | 1.48 kg |
| 운영체제 | NVIDIA DGX OS |
| 소프트웨어 | NVIDIA AI Software Stack |
| 인증 | BSMI / CB / CE / FCC / UL / CCC / C-Tick / Wi-Fi / RF / VCCI |
| 기본 구성품 | 본체, 전원 어댑터·전원 코드, 안내 인서트 |
| 별매 액세서리 | 0.4m QSFP 케이블 (2대 연결용) |
| 별도 라이선스 | NVIDIA AI Enterprise (별도 구매) |
실제 도입 문의가 많은 방향입니다.
외부 API로 처리하던 문서 요약·분류·검색 증강 작업을 사내로 옮기는 구성입니다. 128GB 통합 메모리로 200B 파라미터급 모델까지 적재할 수 있어 데이터가 외부로 나가지 않고, 10GbE로 사내망에 붙여 여러 팀이 공유 추론 엔드포인트로 사용하는 형태가 가능합니다.
데이터센터 GPU 자원을 예약하기 전 단계에서 데이터 전처리부터 파인튜닝, 평가까지 한 대에서 돌리는 용도입니다. DGX OS와 NVIDIA AI 소프트웨어 스택이 사전 구성돼 있어 동일한 컨테이너 이미지를 이후 서버·클라우드 환경으로 그대로 옮길 수 있습니다.
4TB PCIe 5.0 구성을 선택하면 대용량 이미지·영상·로그 데이터셋을 로컬에 두고 반복 적재하는 작업에서 스토리지 병목을 줄일 수 있습니다. 슬롯이 1개이고 사후 교체가 불가하므로 이 용도라면 처음부터 최대 용량으로 구성하는 편이 안전합니다.
150 × 150 × 51 mm 크기라 개인 책상 단위로 배치할 수 있고, 켄싱턴 락 슬롯이 있어 공용 실습실에서도 물리 고정이 가능합니다. 연구원별로 독립 장비를 지급해 공용 GPU 서버 대기열 문제를 줄이려는 조직에 맞습니다.
구매 담당자가 실제로 묻는 것들입니다.
아닙니다. 1TB와 2TB는 M.2 2242 PCIe 4.0 x4 SSD이고, 4TB만 PCIe 5.0 x4입니다. 용량과 인터페이스 세대가 함께 달라지므로 대용량 데이터셋을 반복 적재하는 작업이라면 4TB 구성이 유리합니다.
M.2 슬롯이 1개뿐이고, ASUS는 데이터시트에 사용자가 SSD를 교체할 수 없으며 섀시를 열면 보증에 영향을 줄 수 있다고 명시하고 있습니다. 사실상 도입 시점에 최종 용량을 결정해야 하며, 추가 용량은 외부 스토리지나 네트워크 스토리지로 확보하는 방식이 현실적입니다.
아닙니다. ConnectX-7로 2대를 묶는 목적은 단일 시스템의 128GB로 올릴 수 없는 405B급 모델을 메모리에 적재하기 위한 것입니다. 연산 성능이 선형으로 증가하지는 않으며, 연결에 필요한 0.4m QSFP 케이블은 별매이고 클러스터 구성은 2대까지입니다.
기본 운영체제는 NVIDIA DGX OS(Ubuntu 계열)이고 NVIDIA AI 소프트웨어 스택이 함께 제공됩니다. Arm 기반 GB10 플랫폼이므로 일반 x86용 Windows 애플리케이션을 그대로 올리는 용도로는 적합하지 않습니다.
USB-C PD 방식의 외부 어댑터로 동작하며 별도 전용 회로 없이 일반 콘센트를 사용합니다. 다만 ASUS 문서 내 전원 표기가 사양표 240W와 I/O 페이지 180W EPR PD3.1로 갈리고 동봉 어댑터가 국가·모델별로 다를 수 있다고 안내되므로, 발주 시 실제 공급되는 어댑터 사양을 확인해 드립니다.
스토리지 용량 구성, 도입 수량, 보증·서비스 조건에 따라 달라져 정가로 안내하지 않습니다. 엑스디노드(XDNODE)로 사용 목적과 필요 수량을 알려주시면 구성별로 별도 견적을 드립니다.
같은 분류에서 자주 비교됩니다.