G494-ZB4-AAP2 Product Overview
1) 핵심 포인트 한눈에 보기
- 폼팩터: 4U, (W×H×D) 448 × 176 × 880mm (옵션 팬킷 장착 시 깊이 증가)
- CPU: Dual AMD EPYC 9005/9004, cTDP 최대 400W(30°C 조건에서 500W)
- GPU: PCIe Gen5 x16 듀얼슬롯 GPU 최대 8장
- 조건부 지원 예: NVIDIA H200 NVL(4-way NVLink 브리지 구성) 또는 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition
- 메모리: DDR5 12채널, DIMM 48개 (EPYC 세대별 속도 조건 존재)
- 스토리지(전면): 12× 2.5" Gen5 NVMe/SATA/SAS-4 핫스왑 (SAS는 컨트롤러 필요)
- 내장 부트/캐시: 2× M.2(PCIe Gen3 x4)
- 네트워크: 2× 1GbE(Intel I350-AM2) + 관리용 LAN
- 전원: 3000W 80 PLUS Titanium 이중화 PSU ×4(Quad)
2) 이 서버가 “Gen5 8GPU” 시장에서 갖는 의미
(1) GPU 8장 = “대형 모델 학습/멀티워크로드”의 기본 단위
최근 현장은 “GPU 4장”으로는 애매한 케이스가 늘었고, “8장”을 기준으로 학습(Training)·미세조정(FT)·추론(Inference)·시뮬레이션을 한 섀시에 올려 운영하는 구성이 흔해졌습니다. G494-ZB4-AAP2는 그 요구를 정면으로 겨냥합니다.
(2) PCIe Gen5 플랫폼 = GPU, NVMe, NIC 확장에 유리
GPU만 많은 서버는 흔하지만, 실제로 병목은 PCIe 레인/스위치 구성, NVMe 대역폭, NIC 확장에서 생깁니다. 이 제품은 “Gen5 기반 확장 슬롯 구성”을 전면에 내세웁니다(후면 GPU용 FHFL Gen5 x16 다수 + 전면 FHHL Gen5 x16 등).
(3) H200 NVL처럼 NVLink가 필요한 워크로드도 고려
제품 페이지/자료에는 H200 NVL 8장을 두 개의 4-GPU 세트로 나누고 각 세트를 4-way NVLink 브리지로 구성하는 조건부 구성이 명시됩니다. 즉 “PCIe 서버지만 NVLink 토폴로지까지 신경 쓴 8GPU”라는 점이 포인트입니다.
3) 스펙 요약
G494-ZB4-AAP2 Block Diagram
| 제품 | GIGABYTE G494-ZB4-AAP2 |
| 플랫폼 | Dual AMD EPYC 9005/9004 (SP5) |
| GPU | PCIe Gen5 x16 듀얼슬롯 GPU 최대 8장 (조건부: H200 NVL + 4-way NVLink 브리지 / RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 등) |
| 메모리 | DDR5 12채널, DIMM 48개 |
| 스토리지 | 전면 2.5" Gen5 NVMe/SATA/SAS-4 핫스왑 12베이 + 내부 M.2 2개(PCIe Gen3 x4) |
| 네트워크 | 2× 1GbE(Intel I350-AM2) + 관리용 LAN |
| 전원 | 3000W 80 PLUS Titanium PSU ×4(Quad) |
| 폼팩터 | 4U (448×176×880mm) |
4) 추천 활용 시나리오
A. LLM/멀티모달 학습·파인튜닝
- 8GPU 기반 데이터 병렬/텐서 병렬 구성
- NVMe 핫스왑 12베이로 데이터셋/체크포인트 I/O 확보
B. 대규모 추론(Inference) 팜의 “고밀도 노드”
- 한 노드에 GPU 8장을 넣고, 서비스 성격에 따라 MIG/컨테이너 오케스트레이션으로 멀티테넌시 설계(소프트웨어 설계 영역)
- 내부 M.2를 OS/캐시로 분리해 운영 편의성 확보
C. 시뮬레이션/HPC + AI 혼합 워크로드
- CFD/구조해석 + 서러게이트 모델, 디지털 트윈 학습/검증 같이 “GPU + CPU” 양쪽이 중요한 환경에 적합
- 듀얼 EPYC의 코어/메모리 채널(12채널)로 CPU 측 병목을 줄이는 방향
5) 도입 전에 체크할 것 (현장 실무 기준)
- GPU 모델을 “혼용”할 건지?
공식 노트에는 “동일 GPU 모델로 검증(Validated)” 조건이 언급됩니다. 구매/납품 단계에서 GPU BOM을 깔끔하게 고정하는 게 안전합니다. - 전원/랙 인프라
Quad 3000W급 PSU 구성이므로, 데이터센터 전원(특히 200–240V 계열), PDU, C19 전원 케이블 등 인프라를 사전에 점검해야 합니다. - 스토리지 타입(NVMe vs SAS)과 RAID 구성
SAS 드라이브를 쓰려면 별도 SAS 카드가 필요하며, RAID도 애드인 카드가 필요하다고 명시되어 있습니다. 스토리지 설계를 먼저 정해두면 견적/납기가 깔끔해집니다. - NIC 업그레이드 계획(InfiniBand/Ethernet 고속망)
기본은 1GbE 2포트지만, 실제 AI/HPC는 25/100/200/400G급 네트워킹이 많습니다. “어떤 FHHL/FHFL 슬롯에 어떤 NIC를 넣을지”를 초기에 그려두세요.
마무리
G494-ZB4-AAP2는 “8GPU PCIe Gen5 + 듀얼 EPYC + 전면 Gen5 NVMe 핫스왑”이라는 조합으로, AI 학습/추론과 HPC를 한 섀시에 담고 싶은 조직(연구소, AI 인프라 팀, SI/총판)에 적합한 4U GPU 서버입니다. 특히 H200 NVL 8장 NVLink(4-GPU×2 세트) 같은 조건부 구성까지 공식 자료에 들어가 있다는 점이, 단순히 “GPU 많이 꽂는 서버”를 넘어 실제 워크로드를 염두에 둔 플랫폼이라는 신호로 보입니다.
제품 및 구매문의
제이씨현시스템(주) AI Server 솔루션 : server@jchyun.com / 02-2105-9255 / 유광선
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