Dell Technologies가 NVIDIA Grace Blackwell Ultra GB300 칩을 기반으로 FP4 연산에서 최대 2페타플롭의 성능을 제공하는 Dell Pro Max with GB300 데스크톱 워크스테이션을 판매하기 시작했다. 이 워크스테이션은 모델 개발 및 미세 조정, 데이터 과학, 분자 시뮬레이션, 엣지 AI 애플리케이션을 겨냥한다.
Dell Technologies는 2026년 8월 20일 AI 모델을 로컬에서 실행하고 개발하기 위한 플랫폼인 Dell Pro Max with GB300 데스크톱 워크스테이션을 판매하기 시작했다. 이 워크스테이션은 NVIDIA Grace Blackwell Ultra GB300 Superchip을 기반으로 하며, 발표에 포함된 정보에 따르면 FP4 연산에서 최대 2페타플롭의 성능을 제공한다.
Dell은 이 플랫폼을 모델 생성 및 미세 조정, 데이터 과학, 분자 시뮬레이션, 그리고 엣지에서의 AI 애플리케이션 실행에 활용하는 것을 목표로 한다. 이에 따라 이 장치는 개발 및 테스트 단계에서 클라우드 환경이나 데이터센터에 대한 의존도를 줄이려는 워크스테이션 범주에 속하며, 필요할 경우 더 큰 인프라로 확장할 수 있는 가능성도 유지한다.
AI 워크로드에 특화된 하드웨어
이 워크스테이션은 총 748GB의 통합 메모리를 탑재하며, 252GB의 HBM3e와 496GB의 LPDDR5X로 구성된다. 스토리지 구성은 Gen4 또는 Gen5 등급의 M.2 NVMe SSD를 최대 4개까지 장착할 수 있으며, 총 용량은 최대 16TB다.
Dell은 열 관리를 위해 MaxCool 기술을 적용했다. 이 기술은 스마트 냉각판 설계와 특수 냉각 부품, 추가 열 경로를 결합한다. 또한 열 방출을 돕기 위해 액체 펌프 시스템을 사용해 높은 성능과 소음 및 전력 소비 사이의 균형을 맞추려 하지만, 출처에는 이러한 측면에 대한 세부 수치가 제시되지 않았다.
고속 연결 및 리소스 분할
이 워크스테이션은 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 네트워크 카드를 통해 최대 800Gbps의 연결 속도를 지원한다. 두 대의 워크스테이션을 서로 연결해 성능을 높이고 단일 장치의 용량을 초과하는 모델을 확장할 수 있다.
또한 이 플랫폼은 MIG 기술을 통한 GPU 리소스 분할 기능을 포함해, 하나의 장치에서 최대 7명의 사용자에게 별도의 리소스를 할당할 수 있다. 이는 여러 작업이나 사용자가 워크스테이션을 공유해야 하는 개발 팀에 유용할 수 있지만, 이 방식의 실제 효율성은 모델의 크기와 동시 워크로드의 특성에 따라 달라진다.
실제로 무엇이 달라지는가?
Dell Pro Max with GB300은 일반적으로 AI 서버나 클라우드 인프라와 연관되던 작업을 위한 데스크톱 옵션을 제공한다. 이 제품의 핵심 가치는 기존 워크스테이션 사양을 단순히 업그레이드한 데 있다기보다 대용량 메모리, 높은 FP4 성능, 빠른 네트워크 연결을 결합한 데 있다.
소프트웨어 측면에서 이 워크스테이션은 Ubuntu와 CUDA-X 라이브러리를 포함한 개발 스택과 함께 제공된다. 또한 Dell AI Factory with NVIDIA와 통합해 초기 환경에서 모델을 테스트하는 단계에서 데이터센터나 클라우드의 더 큰 운영 인프라로 전환할 수 있다. 출처는 장치 가격, 지역별 제공 범위, 세부적인 전력 및 냉각 요구 사항을 설명하지 않으며, 이는 기업을 위한 실용적인 선택지로 평가하기 전에 확인해야 할 중요한 사항이다.