HP AI PC 4대로 로컬 AI 모델 구동!

영상에서는 HP G7 나노 AI PC 4대를 클러스터로 구성하여 7000억 개 이상의 파라미터 모델을 로컬에서 구동하는 과정을 상세히 보여줍니다. 각 G7 나노는 128GB DDR5 통합 메모리를 탑재했으며, NVIDIA ConnectX 네트워킹을 통해 연결되어 총 479GB의 통합 메모리 용량을 확보했습니다. 이를 통해 GLM 1.1 모델을 4개 노드로 분산 실행하며, 5.6 TFLOPS의 추론 성능을 달성하는 것을 확인했습니다. 이는 개별 워크스테이션 대비 뛰어난 성능을 제공하며, 로컬 환경에서의 대규모 AI 모델 실행 가능성을 입증합니다.

G7 나노 모델은 작은 크기(15x15x5cm)에도 불구하고 강력한 AI 연산 능력을 자랑합니다. 특히, FP4 정밀도 기준 1000 TOPS의 AI 성능을 제공하며, 최대 4대의 클러스터 구성 시 4000 TOPS까지 확장 가능합니다. 전력 소비 측면에서도 최대 4000 TOPS 성능 시 약 86W의 전력만을 소모하여 뛰어난 전력 효율성을 보여줍니다. 이는 기존 고성능 AI 시스템 대비 현저히 낮은 전력 소비로, 지속 가능한 AI 인프라 구축에 기여할 수 있음을 시사합니다.

영상은 데이터 격리 아키텍처(Data Isolation Architecture)를 기반으로 민감 데이터를 로컬 환경 외부로 전송하지 않는 점을 강조합니다. G7 나노의 로컬 AI 에이전트는 사용자의 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내에서 직접 AI 연산을 수행합니다. 또한, 물리적으로 네트워크 연결을 차단하는 나노 Q 모델은 데이터 유출 위험을 원천적으로 제거하여 금융, 의료 등 보안 규제가 엄격한 산업 분야에 적합합니다. 이는 개인정보 보호 및 데이터 주권을 중요시하는 환경에서 강력한 이점을 제공합니다.

특히 G7 나노 Q 모델은 Wi-Fi 및 블루투스 안테나를 물리적으로 제거하여 하드웨어 수준에서 보안을 강화했습니다. 이를 통해 무선 통신을 통한 데이터 유출이나 해킹 시도를 원천적으로 차단하며, 보안이 매우 중요한 환경에서도 안심하고 사용할 수 있습니다. 이러한 하드웨어 기반의 보안 설계는 데이터 미저장 정책(Zero-Retention Policy)과 결합되어 최고 수준의 데이터 보호를 가능하게 합니다.

G7 나노는 단일 기기뿐만 아니라 최대 4대까지 클러스터 구성이 가능하며, 유연한 확장성을 제공합니다. 또한, 무료 오픈소스인 G7 나노 툴킷을 통해 ML 플로우(MLflow) 트래킹, 올라마(Ollama) 테스팅 등 다양한 개발 도구와의 통합이 용이합니다. VS Code 확장 프로그램을 통해 로컬에서 직접 AI 에이전트를 구동하고 개발할 수 있어, 개발자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다.