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정보넷
AI GeForce 호스팅

전용 GPU로 돌리는
로컬 AI 호스팅

NVIDIA GeForce RTX 전용 카드로 LLM 추론·파인튜닝부터 대형 이미지 생성까지, 데이터는 내부에 두고 고성능 AI를 로컬에서 직접 구동합니다. VRAM 용량에 맞춰 라인업을 선택하세요.

무약정 월정액국내 자체 IDC즉시 셋팅A100·H100 없이도 충분

0 GB/s

최대 메모리 대역폭 · RTX 5090

0GB

최대 VRAM · GDDR7

0

CUDA 코어 · RTX 5090

CUDA

사실상 표준 AI 생태계

01Why GeForce

로컬 AI는 VRAM이 전부입니다

모델이 VRAM에 통째로 올라가야 빠르게 돌아갑니다. VRAM 용량이 돌릴 수 있는 모델 크기를, GDDR 세대가 속도를, CUDA 생태계가 호환성을 결정합니다. 전용 GPU 서버로 데이터는 내부에 두고 직접 구동하세요.

VRAM = 모델 크기

용량이 곧 돌릴 수 있는 모델 크기

GDDR 대역폭

토큰 생성 속도를 좌우

전용 GPU 서버

24시간 상시 구동·서빙

100% 로컬

데이터가 외부로 나가지 않음

02GeForce vs Datacenter

H100이 과분할 때가 있습니다

돌리려는 게 초거대 모델의 처음부터 학습이 아니라 추론 · 파인튜닝 · 이미지 생성이라면, 데이터센터 GPU는 과분합니다. 같은 CUDA 생태계를 훨씬 가벼운 부담으로 씁니다.

최적 용도

GeForce RTX · 정보넷

추론 · 파인튜닝 · 이미지 생성

데이터센터 GPU · A100·H100

초거대 모델 대규모 학습

VRAM

GeForce RTX · 정보넷

16 ~ 32GB

데이터센터 GPU · A100·H100

40 ~ 80GB

CUDA 생태계

GeForce RTX · 정보넷

완전 동일

데이터센터 GPU · A100·H100

동일

비용 부담

GeForce RTX · 정보넷

합리적인 월정액

데이터센터 GPU · A100·H100

고가 (수백만 원대/월)

도입

GeForce RTX · 정보넷

무약정 · 즉시 셋팅

데이터센터 GPU · A100·H100

수급 · 계약 대기

· 초거대 모델을 처음부터 학습해야 한다면 데이터센터 GPU가 맞습니다. 어떤 구성이 맞을지 모르겠다면 아래 전화 상담으로 돌리려는 모델만 알려주세요.

03Lineup

GeForce RTX 라인업

돌리려는 모델 크기와 예산에 맞춰 VRAM 구성을 선택하세요. 큰 모델일수록 VRAM이 커야 합니다.

BEST

GeForce RTX 5090

플래그십 · 범용

32GB GDDR7

메모리 대역폭 1,792 GB/s

21,760 CUDA · 5세대 Tensor (FP4)

최신 Blackwell 아키텍처

  • Llama-3 70B(양자화) 단일 카드 구동
  • 대형 이미지 생성(SDXL · Flux) 여유
  • 단일 카드로 가능한 최고 성능

추천 · 타협 없이 최고 성능을 원할 때

GeForce RTX 4090

현업 표준

24GB GDDR6X

메모리 대역폭 1,008 GB/s

16,384 CUDA

Ada Lovelace · 이전 세대 플래그십

  • 7B~13B 모델 파인튜닝
  • 70B 모델 4-bit 양자화 추론
  • 로컬 AI의 '마지노선'

추천 · 로컬 AI 입문·현업에서 가장 많이 쓰는 선택

GeForce RTX 5080 / 4080 Super

균형 · 타협안

16GB GDDR7 / GDDR6X

메모리 대역폭 960 / 736 GB/s

Blackwell / Ada Lovelace

  • 7B~8B 소형 언어모델(SLM) 가벼운 튜닝
  • 이미지 생성 AI(Stable Diffusion) 위주
  • 성능과 가격의 균형

추천 · SLM·이미지 생성 위주 작업

GeForce RTX 4060 Ti

가성비 입문

16GB GDDR6

메모리 대역폭 288 GB/s

Ada Lovelace

  • 가장 저렴하게 16GB VRAM 확보
  • 로컬 LLM·대용량 배치 이미지 체험
  • 대역폭이 낮아 토큰 속도는 느린 편

추천 · 입문자가 16GB를 가장 저렴하게 체험할 때

· 메모리 대역폭 · 코어 수는 NVIDIA 공식 스펙 기준입니다. 토큰 생성 속도는 대역폭에, 돌릴 수 있는 모델 크기는 VRAM 용량에 거의 비례합니다. 큰 모델을 처음부터 학습하기보다 로컬 추론 · 파인튜닝 · 이미지 생성에 최적화된 구성입니다.

04Workstation

HP Z8 G5 워크스테이션 패키지

서버급 안정성의 HP Z8 G5에 GeForce RTX를 결합한 완제 워크스테이션을 사무실·연구실에 바로 납품합니다. Ubuntu · CUDA · PyTorch 등 AI 개발 스택을 세팅해 드려 전원만 켜면 로컬 AI를 가동할 수 있습니다.

AI Smart Entry

HP Z8 G5 · Single CPU

RTX 4080 Super 16GB ×1

64GB DDR5 Memory

2TB NVMe SSD

  • AI 연구·교육용 프로토타입
  • 이미지 생성 (Stable Diffusion 등)
  • 경량 객체 탐지 모델 학습
이 패키지로 견적 문의
BEST

AI Professional

HP Z8 G5 · Dual CPU

RTX 4090 24GB ×1

128GB DDR5 Memory

4TB NVMe SSD

  • 중소규모 LLM 로컬 추론·파인튜닝
  • 딥러닝 컴퓨터 비전 연구
  • 고해상도 3D 시각화·렌더링
이 패키지로 견적 문의

AI Extreme Dual

HP Z8 G5 · Dual CPU

RTX 4090 24GB ×2 (Dual GPU)

256GB DDR5 Memory

8TB NVMe SSD (RAID)

  • 대형 LLM 분산 처리·미세조정
  • 멀티모달(Vision-Language) 학습
  • 24시간 대규모 모델 훈련
이 패키지로 견적 문의

· 사양은 HP Z8 G5 기준 구성이며, 메모리 · 스토리지 · GPU 수량은 워크로드에 맞춰 조정 가능합니다. 출고 시 Ubuntu · CUDA · cuDNN · PyTorch · TensorFlow 초기 세팅을 무상 지원합니다.

데이터는 내부에,
추론은 로컬에서.

외부 API로 한 줄도 나가지 않는 전용 GPU 서버. 사내 문서·소스코드도 안심하고 올려 24시간 로컬에서 구동합니다.

05What matters

GPU 선택, 무엇이 중요한가

로컬 AI 성능은 단순 코어 수보다 VRAM 용량 · 메모리 대역폭 · CUDA 생태계에 더 크게 좌우됩니다.

VRAM = 모델 크기

로컬 AI에서 가장 중요한 건 VRAM입니다. 용량이 모델 크기와 컨텍스트 길이를 결정합니다. 모델이 VRAM에 다 올라가야 빠르게 돌아갑니다.

16GB · 7~8B24GB · 13B 튜닝/70B 양자화32GB · 70B 여유

메모리 대역폭 = 토큰 속도

LLM 토큰 생성 속도는 메모리 대역폭에 거의 비례합니다. RTX 5090(1,792 GB/s)은 RTX 4060 Ti(288 GB/s)보다 약 6배 높은 대역폭으로, 같은 모델도 훨씬 빠르게 답합니다.

5090 · 1,792 GB/s4090 · 1,008 GB/s4060 Ti · 288 GB/s

CUDA 생태계 = 호환성

PyTorch · llama.cpp · vLLM · ComfyUI 등 거의 모든 AI 도구가 CUDA를 1순위로 지원합니다. 사실상의 표준이라 삽질이 가장 적습니다.

PyTorchllama.cppvLLMComfyUI
06Automation

한 대의 GPU로,
수십 가지 자동화

전용 GPU 서버에 OpenClaw 같은 셀프호스팅 AI 에이전트를 올리면, 로컬 모델로 메신저·메일·일정·상담·리드까지 다양한 업무를 자동화할 수 있습니다. 외부 클라우드 없이, 데이터는 그대로 내부에 두고요.

  • 로컬 모델 그대로 연결 — 토큰 과금 없이 상시 구동
  • 메신저·메일·일정 등 여러 채널을 한 서버에서
  • 대화 이력·데이터 모두 내부 보관

· OpenClaw는 오픈소스 셀프호스팅 AI 에이전트입니다(정보넷과 별개). 연동 구성은 전화 상담으로 안내해 드립니다.

전용 GPU · OpenClaw
메신저 봇
메일 자동화
리드 · CRM
일정 관리
문서검색 · RAG
상담 자동화
07Use cases

전용 GPU로 무엇을 하나

프라이빗 로컬 LLM 서빙

Privacy 보호

외부 API로 데이터가 나가지 않습니다. 사내 문서·기밀 소스코드를 안심하고 올려, 전용 GPU 서버에서 24시간 로컬 추론·서빙합니다.

모델 파인튜닝 (LoRA · QLoRA)

자사 데이터로 7B~13B 모델을 파인튜닝해 우리 도메인에 특화된 모델을 만듭니다. 24GB 이상 VRAM이면 한 대로 충분합니다.

AI 이미지 · 영상 생성

SDXL · Flux 같은 대형 이미지 생성 모델, 영상 생성 파이프라인을 로컬 GPU에서 대량으로 빠르게 처리합니다.

상시 AI 에이전트 · API 서버

에이전트 프레임워크나 RAG 백엔드를 전용 GPU 서버에 상시 구동형으로 올려, 내부 서비스에 자체 AI API로 연결합니다.

사내 지식검색 · RAG

사내 문서·매뉴얼·상담 이력을 임베딩해 검색하는 RAG 백엔드를 전용 GPU에 올립니다. 자료가 외부로 나가지 않아 규정 대응에도 유리합니다.

3D 렌더링 · 트랜스코딩

게이밍 GeForce가 강한 영역입니다. 3D 렌더링, 대량 영상 인코딩·트랜스코딩 같은 GPU 가속 작업을 한 대로 처리합니다.

08Why 정보넷

전용 GPU, 셋팅부터 운영까지 맡기세요

국내 자체 IDC의 물리적으로 독립된 전용 환경에서, 드라이버·CUDA·프레임워크까지 준비된 상태로 드립니다.

국내 자체 IDC

물리적으로 독립된 전용 GPU 환경

365일 24시간 기술지원

장애·관제까지 직접 대응

즉시 셋팅

드라이버·CUDA·PyTorch 준비된 상태로 제공

무약정 월정액

장비·상면·회선 포함, 쓰는 만큼만

· 추론 · 파인튜닝 · 이미지 생성에 최적화된 구성입니다. 초거대 모델 대규모 학습 등은 별도 상담으로 안내해 드립니다.

09FAQ

자주 묻는 질문

더 궁금한 점은 전화 상담으로 편하게 물어보세요. 돌리려는 모델과 용도만 알려주시면 맞는 구성을 안내해 드립니다.

10Estimate

견적 문의

원하시는 GPU 또는 HP Z8 G5 워크스테이션 패키지 구성을 남겨주시면, 담당자가 확인 후 월회비 견적서를 이메일로 보내드립니다.

1. 상품 선택

GPU 카드 · 호스팅

HP Z8 G5 워크스테이션 패키지

2. 소유권 이전(할부) 개월수

할부 만기 시 제품 소유권이 이전됩니다. (일시불은 즉시 이전)

3. 연락처 (필수)

이름·전화번호·이메일은 반드시 입력하셔야 하며, 입력하지 않으면 견적 문의를 진행할 수 없습니다.

4. 요청내용 (선택)

신청하시면 접수 확인 메일이 발송되고, 담당자가 확인 후 견적서를 이메일로 보내드립니다.
월회비는 제품 할부금(제품가격 ÷ 개월수) + 공인IP 임대·호스팅 비용으로 구성되며, 초기 셋업비용은 무료입니다.

전화 상담

어떤 GeForce 구성이 맞을지
전화로 상담하세요

돌리려는 모델만 알려주시면 예산과 용도에 맞는 GPU 구성을 무료로 안내해 드립니다. 데이터는 안전하게 내부에, 추론은 빠르게 로컬에서.

1522-8761전화 상담

평일 09:00 – 17:30 · 무약정 · 국내 IDC

이메일로 견적 문의하기

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