NVIDIA GB200 NVL72 by HPE – 한 랙으로 트릴리언 파라미터 시대 여는 괴물 AI 시스템

AI 인프라 얘기하다 보면 요즘 빠지지 않고 나오는 키워드가 있습니다.

바로 “GB200”, 그리고 “NVL72”.

여기에 HPE의 수십 년 데이터센터/수퍼컴퓨터 노하우가 더해진 제품이 바로

“NVIDIA GB200 NVL72 by HPE” 입니다.

이 글에서는

• GB200 NVL72가 뭐 하는 장비인지
• H100/H200 세대와 뭐가 다른지
• HPE 버전의 특징(직수랭, 서비스, 운영 관점)
• 실제 도입을 고민할 때 체크해야 할 포인트

까지 정리해보겠습니다.

1. NVIDIA GB200 NVL72 by HPE 한 줄 정의

“한 랙 전체가 하나의 거대한 GPU처럼 동작하는, 블랙웰 기반 AI 팩토리 랙”

조금 더 풀어서 말하면,

• Grace-Blackwell 슈퍼칩(GB200) 기반
• 72× NVIDIA Blackwell GPU + 36× Grace CPU가
• 고속 NVLink 도메인으로 묶여 있고
• 최대 13.5TB HBM3e 메모리와 초저지연 공유 메모리 구조로
• 1조(Trillion)+ 파라미터 LLM을 한 메모리 공간에서 학습/추론하도록 설계된 랙 스케일 시스템입니다.

NVIDIA 표현대로라면,

“트릴리언 파라미터 모델을 실시간으로 구동하는, 72 GPU NVLink 도메인 랙”입니다. NVIDIA

https://www.nvidia.com/en-us/data-center/gb200-nvl72/?utm_source=chatgpt.com

2. 핵심 스펙 한눈에 보기

하드웨어 구성

• GPU:
• NVIDIA Blackwell 기반 GPU 총 72개
• NVLink를 통해 단일 72-GPU 도메인으로 묶임
• CPU:
• NVIDIA Grace CPU 총 36개 (Grace-Blackwell Superchip 구조)
• 메모리
• HBM3e 최대 13.5TB, 대역폭 최대 576TB/s
• 시스템 메모리(LPDDR5X)도 수십 TB 수준 (세부 수치는 모델 옵션에 따라 상이)
• 랙 폼팩터
• 48RU MGX 랙(HPE 정의) – 사실상 전용 AI 랙 한 동
• 네트워크 & DPU
• NVIDIA BlueField-3 DPU 탑재
• 상단에는 InfiniBand 또는 Spectrum-X 기반 패브릭 구성 지원
• 냉각
• HPE Direct Liquid Cooling(직수랭) 설계
• 100kW+급 전력 소모를 감당하는 수랭 전용 설비 기반

특징 키워드 요약

• NVLink 5세대 / NVLink Switch 시스템
• FP4 대응 2세대 Transformer Engine
• 기존 HGX H100 대비 최대 30배 빠른 실시간 LLM 추론(트릴리언 파라미터 기준)
• 생성형 AI(GenAI) 학습 + 추론 + RAG/HPC 워크로드 통합 처리

3. “NVL72”가 의미하는 것

3-1. NVLink 도메인 = 하나의 초대형 GPU

기존에는 8-GPU 서버 여러 대를 InfiniBand로 묶어서 클러스터를 만들었습니다.

NVL72는 철학이 다릅니다.

• 랙 안의 72개 GPU가
• NVLink Switch를 통해 초저지연·고대역폭 메쉬로 연결되며
• 소프트웨어 입장에서는 거대한 1개 GPU처럼 동작하는 구조입니다.

이게 중요한 이유!

• 초거대 LLM은 파라미터 수가 수천억~수조 단위이고
• 모델을 여러 GPU에 쪼개서 올리면서 생기는 통신 오버헤드, 동기화 지연이 심각한데
• NVL72는 이 내부 통신을 NVLink 도메인 안에서 처리해서
• 통신 레이턴시를 크게 줄이고, 효율을 최대한 끌어올리는 구조라고 보면 됩니다.

3-2. Shared-memory & 저지연 아키텍처

NVIDIA와 HPE 자료를 합쳐보면, GB200 NVL72는

• 공유 메모리(shared-memory) 모델
• 초저지연 interconnect
• Grace CPU와 Blackwell GPU를 온전히 하나의 컴퓨팅 플레인으로 보는 설계

즉, CPU·GPU·스위치 트레이·네트워크·소프트웨어를

완성형 레퍼런스 시스템으로 묶어, 고객 입장에서는

“랙 단위 블록”으로 AI 팩토리를 쌓아 올릴 수 있게 해놓은 개념입니다.

4. HPE 버전의 차별점

사실 GB200 NVL72는 NVIDIA 레퍼런스 아키텍처를 기반으로

여러 서버 벤더가 각자 버전을 내놓는 구조입니다 (HPE, Supermicro 등).

그중 HPE 버전의 특징을 정리하면,

4-1. HPE Direct Liquid Cooling

• HPE는 이미 Cray, Frontier 등 초대형 수퍼컴 시스템에서 직수랭(Direct Liquid Cooling) 경험을 오래 쌓아왔고
• 이번 GB200 NVL72 by HPE에도 자사 직수랭 기술을 통합했습니다.

즉,

• 100kW 이상 랙 전력을 안정적으로 처리
• 데이터센터 전반의 PUE 개선 & 전력비 절감
• 운영 측면에서 누수 감지, 모니터링, 유지보수 프로세스까지 포함한 “인프라+서비스 패키지”를 제공하는 게 포인트입니다.

4-2. HPE 서비스 & AI Factory 스택

HPE는 단순히 하드웨어만 파는 게 아니라,

• AI Factory 개념으로
• 랙 인프라(GB200 NVL72)
• 스토리지 (Alletra, Cray Storage 등)
• 네트워크 (HPE Aruba, NVIDIA Spectrum- X/Quantum)
• 관리·모니터링·MLOps까지 통합 패키지를 지향합니다.

교육·컨설팅·PoC·운영지원까지 세트로 붙이기 좋은 구조라

대형 통신사, 금융, 제조, 공공 클라우드, AI 서비스 사업자에게 맞는 그림입니다.

4-3. OS/소프트웨어 생태계

흥미로운 포인트 하나

• NVIDIA GB200 NVL72 by HPE는 Ubuntu 인증 시스템으로도 등록되어 있습니다.

즉, GPU/CPU/NVLink/수랭/펌웨어 조합이

Ubuntu 24.04 LTS + NVIDIA 스택과 검증되어 있다는 의미라,

실제 현장에서 OS 호환성 이슈를 줄일 수 있는 장점이 있습니다.

5. 어느 정도 성능급인 장비인가?

정확한 벤치마크 수치는 워크로드에 따라 달라지지만,

NVIDIA 측 공식 설명을 기준으로 보면

• LLM 실시간 추론
• 기존 HGX H100 클러스터 대비 최대 30배 빠른 실시간 추론 성능
• 트릴리언 파라미터 모델을 50ms 이내 응답 목표(실시간)로 설계
• AI 학습(Training)
• 초거대 MoE(1.8T 파라미터급) 학습을 H100 기반 클러스터보다 훨씬 적은 랙 수로 처리
• 에너지 효율
• 세대 대비 수십 배 이상의 에너지 효율 향상을 목표로 하는 FP4 기반 설계

쉽게 말해,

“기존 세대 GPU 서버 수십 랙으로 하던 걸

GB200 NVL72 몇 랙으로 압축하는 그림”

을 그리게 해주는 인프라라고 보면 됩니다.

당연히, 전력 인입·냉각 인프라·랙 공간·네트워크 모두

기존 데이터센터 스펙을 크게 뛰어넘는 수준을 요구합니다.

6. 어디에 쓰는 장비인가?

6-1. 초거대 LLM/멀티모달 모델 학습 & 파인튜닝

• 1T+ 파라미터급 LLM
• 멀티모달(텍스트+이미지+비디오+음성) 통합 모델
• Agentic/Tool-Use 기반 복합 모델

같이 거대한 모델을 한 번에 메모리에 올려서 학습/파인튜닝해야 하는 경우, NVL72 구조가 특히 빛을 발합니다.

6-2. 초고속 실시간 추론 서비스 (AI Factory)

• 글로벌 사용자 수백만 명 대상 LLM API
• 금융·통신·게임·자동차 등 초저지연 AI 서비스
• RAG + LLM + 검색 + 추천 엔진이 한 번에 엮인 서비스

위와 같은 워크로드는 초당 토큰(Tokens/sec), 레이턴시(ms)는 수익과 직결되기 때문에,

NVL72급 인프라 → 토큰당 비용 절감 + 응답 속도 개선으로 이어질 수 있습니다.

6-3. HPC + AI 통합 워크로드

• 기후/유체/재료 시뮬레이션 + AI 서러게이트 모델
• CFD + LLM 기반 엔지니어링 워크플로우
• 바이오/신약/유전체 분석 + 생성 모델

기존 Cray 기반 HPC 고객이 HPC + GenAI를 한 플랫폼에서 돌리는 시나리오에도

GB200 NVL72 by HPE가 자연스럽게 연결됩니다.

7. 도입을 고민할 때 체크해야 할 현실적인 포인트

GB200 NVL72 급은 솔직히 “보고 끝!” 할 장비는 아니고,

실제 도입을 생각하면 아래 체크리스트를 피할 수 없습니다.

• 전력 인입 & 전기 설비
• 랙당 100kW+ 전력
• 전기실, UPS, PDU 구성 재검토 필수
• 냉각 인프라
• 냉동기·쿨링타워·CDU(Cold Distribution Unit) 등
• 데이터센터 전체 냉각 아키텍처를 수랭 기준으로 리디자인 필요
• 네트워크 패브릭
• NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 또는 Spectrum-X Ethernet 패브릭
• 랙 간 스케일아웃을 고려한 Spine-Leaf 설계
• 스토리지
• 초당 수십~수백 GB/s 수준 I/O가 가능한 병렬 스토리지
• HPE Cray Storage/Alletra, 또는 타 병렬 파일시스템과 연동
• 소프트웨어 스택
• NVIDIA AI Enterprise / NIM / NeMo / Triton 등
• 쿠버네티스 기반 AI 파이프라인, MLOps, 관제 시스템

즉,

“GB200 NVL72 한 랙만 산다고 끝나는 게 아니라,

‘AI Factory’라는 전체 그림을 함께 설계해야 하는 단계의 장비”

라고 보는 게 현실적입니다.

8. 왜 이 장비가 중요한가?

마무리로 NVL72 by HPE의 의미를 한 번에 정리해보면

1. 트릴리언 파라미터 LLM 시대를 전제로 설계된, 첫 번째 본격 상용 랙 스케일 시스템
2. H100/H200 세대를 뛰어넘는, FP4 기반 30배급 LLM 추론 성능(트릴리언 모델 기준)
3. 72 Blackwell GPU + 36 Grace CPU가 하나의 NVLink 도메인으로 묶인 “거대 단일 GPU” 구조
4. HPE의 직수랭·Cray 수퍼컴 경험·서비스가 결합된 완성형 AI Factory 빌딩 블록
5. 초대형 클라우드/통신사/금융/제조/공공 등이 “AI 전용 데이터센터”를 만들 때 기준점이 될 만한 레퍼런스 랙

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