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취급 제품
엣지 모듈 한 장부터 8-GPU 학습 노드까지, 규모에 관계없이 상담합니다.
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주요 제품
가장 문의가 많은 구성입니다. 전체 목록은 제품 페이지에서 확인하세요.
NVIDIA HGX B200
Blackwell 세대 플래그십 — 대규모 LLM 학습·추론용 8-GPU 베이스보드
- GPU 메모리
- 1,440GB HBM3e (8× 180GB)
- NVLink 대역폭
- 1.8TB/s per GPU
- 아키텍처
- Blackwell
NVIDIA H200 SXM / NVL
Hopper 세대 — 141GB HBM3e로 대형 모델을 단일 GPU에 적재
- GPU 메모리
- 141GB HBM3e
- 메모리 대역폭
- 4.8TB/s
- 아키텍처
- Hopper
NVIDIA L40S
Ada 세대 범용 GPU — 추론·렌더링·가상화를 한 장으로
- GPU 메모리
- 48GB GDDR6 ECC
- 폼팩터
- PCIe Gen4 듀얼 슬롯
- 아키텍처
- Ada Lovelace
8-GPU 학습 서버
HGX 기반 8-GPU 노드 — 대규모 학습 클러스터의 기본 단위
- GPU
- HGX B200 / H200 8-GPU
- 폼팩터
- 8U 랙마운트
- 네트워크
- InfiniBand NDR 지원
4-GPU 추론 서버
PCIe GPU 4장 — 추론 서빙과 영상 분석의 실용적 출발점
- GPU
- PCIe GPU 최대 4장
- 폼팩터
- 4U 랙마운트
- 설치
- 일반 전산실 설치 가능
NVIDIA Jetson Orin
현장 배포용 엣지 추론 모듈 — 저전력으로 실시간 처리
- 용도
- 엣지 실시간 추론
- 전력
- 저전력 (구성별 15~60W)
- 소프트웨어
- JetPack · TensorRT
Solutions
무엇을 하시려는지부터
워크로드마다 병목이 되는 지점이 다릅니다. 용도별로 정리했습니다.
Why BigFrog
장비만 파는 곳과 다릅니다
GPU 인프라는 견적서보다 도입 이후가 어렵습니다. 그 지점을 함께 넘습니다.
직접 만들어 본 팀
FrogRT라는 실시간 AI 추론 엔진을 직접 개발해 의료·방송·포렌식 프로덕션에 투입해 왔습니다. GPU를 파는 것이 아니라 GPU로 무엇을 해야 하는지 압니다.
FrogRT 엔진 보기가동되는 구성 제안
랙 전원 용량, 냉각 방식, 네트워크 대역폭을 함께 확인합니다. 들여놓고 나서 전원이 모자라 못 켜는 일이 없도록 도입 전에 검토합니다.
도입 이후까지
설치와 초기 셋업에서 끝나지 않습니다. 모델 최적화, 드라이버·프레임워크 구성, 성능이 안 나올 때의 원인 추적까지 상담이 이어집니다.
Process
도입 절차
문의부터 운영까지 네 단계로 진행합니다.
- 1
상담
워크로드, 예산, 설치 환경을 확인합니다. 아직 구성이 정해지지 않았어도 괜찮습니다.
- 2
구성 설계
GPU·서버·스토리지·네트워크 구성을 제안하고 전력과 냉각 요구사항을 함께 산정합니다.
- 3
납품 · 설치
장비 수급, 랙 설치, 초기 셋업까지 진행합니다. 드라이버와 프레임워크 구성도 포함됩니다.
- 4
운영 지원
성능이 기대에 못 미칠 때 원인을 함께 추적합니다. 모델 최적화 상담도 이어집니다.