Global Rack-Scale GPU Infrastructure Market Size, Share, Trend Analysis Report – 업계 개요 및 예측 2033

Rack-Scale GPU 인프라 시장 규모와 성장률은 무엇입니까

• Data Bridge Market Research 분석에 따르면, 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 가치있었습니다.25억 달러프로젝트미화 97.06억 2033년, 성장하는2026년부터 2033년까지 33.80%의 CAGR.
• 시장은 고성능 AI 컴퓨팅 인프라, GPU 기술 및 랙 스케일 아키텍처의 급속한 발전에 대한 수요 상승에 의해 구동되고, 유전적 AI, 기계 학습, 고성능 컴퓨팅 및 하이퍼 스케일 전반에 걸쳐 응용 프로그램을 확장데이터 센터.
• 인공 지능의 급속한 확장은 세계적으로, hyperscale 자료 센터에 있는 투자 증가와 가속된 컴퓨팅 인프라에 결합된, 클라우드 서비스 공급자, 기업 및 연구 조직에 진보된 선반 가늠자 GPU 체계를 채택하기 위하여 결합됩니다. 고밀도 GPU 랙 및 액체 냉각 기술은 기존 컴퓨팅 아키텍처를 대체하고, AI 모델 교육, 간섭 및 기타 적절하게 집중적인 워크로드에 대한 확장성, 고성능 및 에너지 효율적인 환경을 제공합니다.

시장 크기 & Forecast

• 글로벌 시장 가치 (2025) : USD 9.45 억
• 예상 시장 가치 (2033): USD 97.06 억
• 캐스트 CAGR (2026–2033): 33.80%
• 2025년에 지도하는 지역: 북아메리카
• 가장 빠른 성장 지역: Asia Pacific

Rack-Scale GPU 인프라 시장의 주요 테이크아웃은 무엇입니까

• 북미는 2025년에 42.0%의 가장 큰 수익 점유율을 가진 랙 스케일 GPU 인프라 시장을 지배했으며, 고중량 데이터 센터, AI 인프라 및 가속 컴퓨팅 기술에 대한 강력한 투자가 지원했습니다.
• 아시아 태평양은 2026년부터 2033년까지 33.5%의 CAGR에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상되며, AI 채택을 확장하고 데이터 센터 투자를 증가시키고, 중국, 인도, 일본, 한국에서 GPU 인프라의 구축을 성장할 것으로 예상됩니다.
• 컴퓨팅 시스템 세그먼트는 2025 년에 52.0% 점유율을 가진 시장을 주도하고, GPU 서버, AI 가속기 및 고성능 컴퓨팅 플랫폼의 배포를 증가하여 구동
• 냉각 시스템은 가장 빠르게 성장하는 솔루션 유형이며, 34.2%의 CAGR를 등록하고 GPU 밀도와 열 관리 요구 사항을 반영합니다.
• 클러스터 스케일 AI 공장 세그먼트는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라에서 투자를 증가함으로써 2025에서 44.0%의 매출 점유율을 가진 배포 규모 유형 범주를 지배했습니다.
• 2025년 시장 점유율의 57.0%를 차지한 공랭식 랙 인프라는 기존 데이터 센터 인프라와 통합된 배포 기지와 호환성을 선호합니다.
• 하이브리드 냉각 랙 인프라 세그먼트는 가장 빠르게 성장하는 냉각 아키텍처 범주이며, 33.6%의 CAGR, 다른 데이터 센터 환경의 호환성과 열 성능을 균형 잡히기 위해 구동됩니다.

Scope 및 Rack-Scale GPU 인프라 시장 세그먼트 보고서

Rack-Scale GPU Infrastructure Market의 주요 추세는 무엇입니까

• 랙 스케일 아키텍처는 점점 고밀도 GPU, 고급 인터커넥트 및 액체 냉각을 통합 시스템으로 통합된 시스템으로 통합하여 컴퓨팅 효율을 개선하고 데이터 전송 병목을 줄이는 동시에 복잡한 AI 교육 및 인스테이션 워크로드를 지원합니다.
• 예를 들어, 3 월 2024에서 NVIDIA는 GB200 NVL72을 도입했으며 72 Blackwell GPU 및 36 Grace CPU를 단일 액체 냉각 랙 스케일 시스템으로 통합했으며 72-GPU NVLink 도메인이 GPU 통신 대역폭의 130 TB / s를 제공합니다.
• High-bandwidth rack-scale interconnects는 GPU가 통합된 컴퓨팅 플랫폼으로 작동할 수 있으며, AI 인프라 제공업체를 효율적으로 확장할 수 있습니다.
• 클라우드 서비스 제공업체 및 하이퍼컬더는 점점 랙 스케일 GPU 시스템을 AI 워크로드 시프트로 배포하고 대규모 기반 모델 교육, 유전 AI 및 실시간 인서트 애플리케이션을 통해 견고하게 상호 연결되는 가속기를 필요로 합니다.
• 예를 들어, 9 월 2025에서 Microsoft는 AI 데이터 센터 인프라가 단일 NVLink 도메인 내에서 72 NVIDIA Blackwell GPU를 포함하는 운영 랙이었으며 GPU-to-GPU 대역폭의 1.8 TB / s 및 풀 GPU 메모리의 14 TB를 제공합니다.
• AI 모델은 크기 및 계산 요건을 지속적으로 늘리고 있으며, 고급 냉각은 차세대 AI 데이터 센터를 위한 핵심 아키텍처로 랙 스케일 아키텍처를 통합하는 이동식입니다.

Rack-Scale GPU Infrastructure Market의 주요 드라이버는 무엇입니까

• 유전 AI, 기초 모델 및 고성능 컴퓨팅의 급속한 확장은 높은 대역폭과 낮은 대기 시간으로 가속기의 큰 숫자를 연결 할 수있는 랙 스케일 GPU 인프라에 대한 수요를 크게 증가했습니다.
• 예를 들어, 11 월 2025에서 Google은 7 세대의 Ironwood TPU를 클라우드 고객에게 제공했으며, 높은 볼륨, 저렴한 AI 인플레이션을 위해 설계된 가속기와 단일 슈퍼팟 내에서 9,216 칩에 스케일링 할 수 있습니다.
• Hyperscalers, 클라우드 서비스 제공 업체 및 기업은 고성능 GPU 랙을 AI 공장으로 통합하여 모델 교육, 인섭, 과학 컴퓨팅 및 실질적인 병렬 처리 용량을 필요로하는 다른 워크로드를 가속화합니다.
• 예를 들어, 6 월 2026에서 NVIDIA는 Dell Technologies, GIGABYTE, HPE 및 Supermicro 지원 구성을 갖춘 단일 랙에서 AI 성능의 7 exaflops를 제공 할 수있는 Vera Rubin 슈퍼 컴퓨터를 발표했습니다. 랙 당 최대 144 GPU.
• AI 워크로드는 점점 더 큰 compute 밀도, 메모리 대역폭 및 상호 연결 성능을 필요로하며, 고밀도 랙 스케일 플랫폼의 지속적인 배포는 하이퍼 스케일 및 엔터프라이즈 데이터 센터의 인프라 투자의 주요 드라이버가 남아 있습니다.

Rack-Scale GPU 인프라 시장의 성장은 무엇입니까

• 랙 스케일 GPU 인프라는 GPU, 고속 네트워킹, 전력 전달, 액체 냉각 및 특수 데이터 센터 시설에 실질적인 자본 투자를 필요로하며 기존 서버 아키텍처와 비교하여 배포 비용을 증가시킵니다.
• 예를 들어, 4 월 2026에서 국제 에너지기구 (International Energy Agency)는 AI 서버 전력 밀도가 2020 및 2025 사이의 11 배를 늘리고 2027에 의해 또 다른 4 배를 늘릴 것으로 예상되며 전력 인프라 및 공급망에 추가 압력을 가합니다.
• GPU 랙 파워 밀도의 급속한 증가는 전기 가용성, 그리드 연결, 변압기 및 열 관리 용량과 관련된 과제를 특히 대형 AI 데이터 센터 배포에 사용됩니다.
• 예를 들어, 10 월 2024에서 Vertiv는 NVIDIA GB200 NVL72 용 7 MW 참조 아키텍처를 도입하여 랙 당 132 kW까지 지원하며 차세대 랙 스케일 GPU 배포에 필요한 실질적인 전력 및 냉각 인프라를 보여줍니다.
• 높은 자본 요구 사항, 전력 밀도 제약, 그리고 전문화 된 냉각 및 그리드 인프라에 의존은 급속 한 배포를 제한하는 것을 계속, 특히 데이터 센터는 제한된 전력 가용성, 긴 그리드 연결 시간, 인프라 병목을 직면.

Rack-Scale GPU 인프라 시장은 어떻게 세그먼트

랙 스케일 GPU 인프라 시장은 솔루션 유형, 배포 규모, 냉각 아키텍처 및 최종 사용자를 기준으로 구분됩니다.

• 솔루션 유형

해결책 유형의 기초에, 선반 가늠자 GPU 인프라 시장은 compute 체계, 네트워킹 체계, 냉각 장치 및 전력 납품 체계로 분할됩니다. 계산 시스템 세그먼트는 2025 년에 52.0%의 점유율을 가진 시장을 지배하고, GPU 서버, AI 가속기 및 고성능 컴퓨팅 플랫폼의 증가 배치에 owing. Compute 시스템은 랙 스케일 인프라의 중앙 구성 요소를 형성하고 AI 모델 교육, inference, 고성능 컴퓨팅 및 대규모 분석 워크로드를 지원합니다. 유전 AI 및 기초 모델의 채택은 고밀도 GPU 구성에 대한 수요가 증가합니다. 이 시스템은 GPU, CPU 및 compute 모듈을 통합하여 컴팩트한 랙 환경에서 실질적인 병렬 처리 기능을 제공합니다. Hyperscale 클라우드 제공 업체 및 기업에 의한 투자 증가는 더 많은 지원 수요입니다.

냉각 시스템 세그먼트는 2026에서 2033에 34.2%의 CAGR에서 가장 빠른 성장을 등록하기 위해 계획되어 GPU 밀도를 증가시키고 열 관리 요구 사항을 증가시킵니다. 다음 세대사이트맵accelerators는 실질적인 열을 생성하고, 선반 가늠자 배치 내의 진보된 냉각 기술을 위한 필요를 증가합니다. 직접 칩 액체 냉각은 고성능 GPU 및 CPU에서 열을 효율적으로 제거하기 때문에 채택을 얻고 있습니다. 랙 파워 밀도를 증가 시키면 기존의 공기 냉각 시스템을 보충하거나 대체 할 데이터 센터 운영자를 만족시킵니다. AI 공장 및 고성능 컴퓨팅 클러스터의 확장은 전문 열 관리 인프라에 대한 더 많은 수요가 증가합니다. Data-center 에너지 효율에 중점을 두는 것은 효율적인 냉각 아키텍처에 투자하는 데 중점을 둡니다.

• Deployment 규모

배포 규모를 기준으로 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 클러스터 스케일 AI 공장, 멀티랙 팟 및 단일 랙으로 구분됩니다. 클러스터 스케일 AI 공장 세그먼트는 대규모 AI 컴퓨팅 인프라의 투자 증가에 의해 지원되는 2025에서 44.0%의 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. Cluster-scale AI 공장은 여러 GPU 랙을 통합하여 까다로운 AI 워크로드를 지원합니다. Hyperscalers, AI 개발자, 그리고 기업은 점점 기반 모델 교육, 유전적 AI 및 생산 규모 간섭에 대한 이러한 아키텍처를 배치하고있다. 이 시스템은 통합 플랫폼으로 작동하기 위해 많은 수의 가속기를 가능하게하면서 높은 계산 능력을 제공합니다. 고급 네트워킹, 전원 분배, 냉각 및 워크로드 오케스트라는 더 큰 AI 배포에 대한 적합성을 강화.

단일 균열 세그먼트는 컴팩트하고 확장 가능한 가속 컴퓨팅 인프라에 대한 수요를 증가하여 2026에서 2033 %의 CAGR에서 33.5%의 빠른 성장을 등록하기 위해 프로젝트되었습니다. Single-rack 시스템은 대규모 클러스터의 인프라 복잡성을 요구하는 전용 GPU 용량을 갖춘 기업 및 연구 조직을 제공합니다. 이 시스템은 AI inference, 소프트웨어 개발, 분석, 엔지니어링 시뮬레이션 및 전문 컴퓨팅 워크로드에 적합합니다. 현지화된 AI 처리를 채택하는 것은 또한 소형 랙 스케일 GPU 배치를 위한 수요를 창조합니다. Edge 환경은 데이터 소스와 사용자에 가까운 컴퓨팅 리소스가 필요한 단일 균열 시스템에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 그들의 모듈 아키텍처는 조직이 워크로드 요구 사항에 따라 컴퓨팅 용량을 확장 할 수 있습니다.

• 냉각 건축

냉각 구조의 기초에, 선반 가늠자 GPU 인프라 시장은 공냉식 선반 인프라, 직접 칩 액체 냉각 선반 인프라, 잡종 냉각 선반 인프라, 및 immersion 냉각 선반 인프라로 분할됩니다. 공랭식 랙 인프라 부문은 기존 데이터 센터 인프라와 통합된 배포베이스 및 호환성에 의해 지원되는 2025 %의 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. Air Cooling은 기존 데이터 센터 환경과 비교하여 제한된 인프라 수정으로 통합 될 수 있기 때문에 널리 사용됩니다. 기술 또한 설치 유지 보수 관행 및 지원 장비의 넓은 가용성에서 이점. 많은 엔터프라이즈 및 저밀도 GPU 배포는 가속 컴퓨팅 작업 부하를 위해 공기 냉각을 계속 사용합니다. 기존 데이터 센터는 종종 온건한 고밀도 GPU 시스템을 배포할 때 공기 냉각 인프라를 사용합니다. 그러나 GPU 동력 밀도가 점차적으로 공랭식 구성에 대한 제한을 만듭니다.

하이브리드 냉각 랙 인프라 세그먼트는 2026에서 2033 %의 CAGR에서 가장 빠른 성장을 등록 할 것으로 예상되며, 다른 데이터 센터 환경의 호환성과 열 성능을 균형 잡히는 데 필요합니다. 하이브리드 시스템은 공기와 액체 냉각을 결합하여 고밀도 컴퓨팅 배치 내에서 다양한 열 요구 사항을 수용합니다. 이 아키텍처는 기존의 공기 냉각 인프라를 완전히 대체하지 않고 액체 냉각으로 전환 할 수 있습니다. GPU 밀도 증가는 기존 및 고성능 컴퓨팅 구성 요소를 지원할 수 있는 유연한 냉각 솔루션에 대한 수요를 창출하고 있습니다. 하이브리드 아키텍처는 혼합 세대 데이터 센터 장비에 걸쳐 더 큰 배치 유연성을 제공 할 수 있습니다. AI 인프라의 성장 투자는 컴퓨팅 요구 사항 증가로 진화 할 수있는 냉각 기술을 채택하는 데 필요한 운영자입니다.

• 최종 사용자

최종 사용자의 기초에, 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 클라우드 서비스 제공 업체, 기업, 정부 및 연구 기관, 통신 제공 업체 및 가장자리 인프라 운영자로 구분됩니다. 클라우드 서비스 제공 업체 세그먼트는 GPU-as-a-Service, generative AI workloads 및 Hyperscale data-center 인프라에 대한 수요 상승에 의해 구동 2025에서 43.0% 점유율을 가진 시장을 지배했습니다. 클라우드 서비스 제공업체는 AI 교육, Inference, Machine Learning, 가속화된 컴퓨팅 서비스를 고객에게 제공하는 실질적인 GPU 용량을 요구합니다. 유전 AI 애플리케이션의 급속한 확장은 클라우드 환경 전반에서 주문형 GPU 리소스에 대한 수요가 증가합니다. Hyperscalers는 더욱 정교한 기반 모델과 엔터프라이즈 AI 워크로드를 지원하는 전용 AI 인프라에 투자하고 있습니다. 랙 스케일 시스템은 클라우드 공급자가 컴퓨팅, 네트워킹, 냉각 및 전력 인프라를 확장 가능한 AI 플랫폼으로 통합할 수 있도록 합니다.

가장자리 인프라 연산자 세그먼트는 2026에서 2033으로 35.0%의 CAGR에서 가장 빠른 성장을 등록하기 위해 계획되어 분산 된 AI 처리 및 낮은 수준의 컴퓨팅에 대한 수요가 증가합니다. Edge Infrastructure 운영자는 사용자 및 데이터 소스에 가까운 컴퓨팅 리소스를 제공하여 대기 시간을 줄이고 애플리케이션 응답을 개선합니다. Edge AI, 지능형 비디오 분석, 자율 시스템 및 실시간 의사 결정의 확장은 현지화 된 GPU 컴퓨팅에 대한 수요가 증가합니다. 랙 스케일 GPU 시스템은 상대적으로 컴팩트한 인프라 환경에서 실질적인 컴퓨팅 능력을 제공할 수 있습니다.연락처그리고 분산된 데이터 센터 운영자는 AI 워크로드를 가장자리 위치에 통합합니다. 실시간 인워싱 요구 사항은 중앙 집중식 하이퍼 스케일 시설 밖에 고성능 컴퓨팅의 필요성을 강화하고 있습니다.

어떤 지역은 랙 - Scale GPU 인프라 시장의 가장 큰 주식을 보유

• 북미는 2025년에 42.0%의 가장 큰 수익 점유율을 가진 랙 스케일 GPU 인프라 시장을 지배했으며, 고중량 데이터 센터, AI 인프라 및 가속 컴퓨팅 기술에 대한 강력한 투자가 지원했습니다.
• 지역은 고밀도 GPU 시스템, 고급 네트워킹 기술, 액체 냉각 인프라 및 대규모 AI 컴퓨팅 시설의 광범위한 채택에서 혜택을 누릴 수 있습니다. 글로벌 시장에서 북미의 리더십 위치를 강화하기 위해 지속적인 AI, 기초 모델 및 하이퍼 스케일 데이터 센터의 투자 증가.

U.S. Rack-Scale GPU 인프라 시장 통찰력

U.S. 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 고중량 데이터 센터, AI 공장 및 고밀도 GPU 컴퓨팅 인프라의 투자로 인해 강력한 성장을 목격하고 있습니다. 국가 성숙한 클라우드 컴퓨팅 생태계, 고급 GPU 랙의 배포 증가와 함께, 고속 네트워킹, 및 액체 냉각 기술, 클라우드, 기업, 연구 응용 프로그램에 걸쳐 운전 수요입니다. 또한, 유전 AI, 기초 모델 및 AI inference 워크로드의 채택은 확장 가능한 랙 스케일 컴퓨팅 인프라의 투자를 가속화하고 있습니다.

아시아 태평양 랙 Scale GPU 인프라 시장 Insight

아시아 태평양 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 급속한 성장을 목격할 것으로 예상되며 AI 데이터 센터의 투자 증가, 클라우드 인프라 확장 및 중국, 인도 및 일본과 같은 국가의 고성능 컴퓨팅에 대한 수요가 증가합니다. 고밀도 GPU 클러스터, 액체 냉각 시스템 및 고급 네트워킹 기술의 채택은 지역 시장 확장을 지원합니다. 또한, 예측 AI 인프라, 고중량 시설 및 현지화 AI 컴퓨팅 용량은 클라우드 서비스 제공 업체, 기업 및 연구 기관의 배포를 가속화하고 있습니다.

일본 Rack-Scale GPU 인프라 시장 Insight

일본 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 AI 중심의 데이터 센터, 고성능 컴퓨팅 및 고급 디지털 인프라의 투자로 인해 일관된 성장을 목격하고 있습니다. 클라우드 공급자, 기술 회사 및 연구 조직은 AI 모형 훈련, inference 및 과학적인 계산 신청을 위한 고밀도 GPU 체계를 채택하고 있습니다. 또한, 대용량 AI 데이터 센터의 주요 투자와 함께 액체 냉각, 고급 네트워킹 및 표준화 된 랙 스케일 아키텍처의 통합을 증가, 일본 시장에서 성장에 더 기여하고 있습니다.

중국 Rack-Scale GPU 인프라 시장 통찰력

중국 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 빠르게 성장하고 있으며, AI 컴퓨팅에 대한 수요 증가, 데이터 센터 인프라 확장, 국내 AI 기능에 대한 투자 상승. 대규모 GPU 클러스터, 액체 냉각 기술, 높은 처리량 네트워킹 및 클라우드 및 기술 회사에 걸쳐 AI 인프라의 채택은 크게 시장 수요를 늘리고 있습니다. 또한, 국내 컴퓨팅 리소스에 초점을 증가, AI 모델 개발, 고급 데이터 센터 기능은 아시아 태평양 랙 스케일 GPU 인프라 산업 내에서 최고의 시장으로 중국을 위치.

U.K. Rack-Scale GPU 인프라 시장 통찰력

U.K. 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 AI 공장, 고성능 컴퓨팅 및 Sovereign AI 인프라에 투자하여 지원되는 꾸준한 성장을 경험하고 있습니다. 클라우드 제공 업체, 기술 회사, 연구 기관에 의해 고급 GPU 시스템의 배포를 증가, 확장 및 에너지 효율적인 컴퓨팅 인프라 수요가 계속 증가하는 동안 시장 성장에 기여. 또한, NVIDIA-powered AI 인프라 확장, 고급 초소량 시설 및 고밀도 GPU 배포는 유럽의 주요 AI 인프라 시장으로 미국을 강화하고 있습니다.

Germany Rack-Scale GPU 인프라 시장 통찰력

독일 랙 스케일 GPU 인프라 시장은 국가의 강력한 산업 기지, 고급 연구 기능 및 차세대 AI 컴퓨팅 인프라의 채택 증가로 인해 꾸준히 확장하고 있습니다. 기업, 통신 공급자 및 연구 기관은 점점 산업 AI, 기초 모형 발달, 과학적인 컴퓨팅 및 디지털 방식으로 쌍둥이 신청을 위한 고밀도 GPU 체계를 이용합니다. 액체 냉각, AI 클라우드 플랫폼 및 랙 스케일 컴퓨팅의 지속적인 발전은 주권 AI 인프라의 투자 증가와 함께 독일에서 시장 성장을 주도하고 있습니다.

Rack-Scale GPU Infrastructure Market의 최고 기업은 무엇입니까

랙 스케일 GPU 인프라 산업은 주로 잘 설립 된 회사에 의해 주도됩니다 :

• NVIDIA 기업(미국)
• 델 Inc.(미국)
• Hewlett Packard 기업 개발 LP(미국)
• 다운로드(홍콩)
• 슈퍼 마이크로 컴퓨터, Inc. (미국)
• Cisco 시스템, Inc. (미국)
• ASUSTeK COMPUTER INC. (대만)
• GIGA-BYTE 기술 유한 회사 (대만)
• Fujitsu Limited (일본)
• NEC Corporation (일본)
• (주) Advantech
• Quanta 컴퓨터 Inc. (대만)
• Wistron 기업 (대만)
• Wiwynn Corporation (대만)
• Inventec (대만)
• MiTAC 컴퓨팅 기술 공사 (대만)
• 하이정밀산업(주)
• Inspur 전자 정보 산업 (주) (중국)
• 새로운 H3C 기술 유한 회사 (중국)
• Vertiv Group (미국)

Rack-Scale GPU Infrastructure Market의 최신 개발은 무엇입니까

• 3 월 2025에서 NVIDIA는 Blackwell Ultra AI Factory 플랫폼을 발표했으며, AI reasoning, Agentic AI 및 물리적 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션을 특징으로했습니다. GB300 NVL72는 72 Blackwell Ultra GPU와 36 NVIDIA Grace CPU를 랙 스케일 아키텍처로 통합하여 대규모 간섭 및 훈련을 위한 향상된 컴퓨팅 용량을 제공합니다. 이 개발은 더 복잡한 AI 워크로드를 지원할 수 있는 고도로 통합된 랙 스케일 시스템을 향해 업계의 이동을 강조합니다.
• 10 월 2024에서 NVIDIA는 GB200 NVL72 랙 아키텍처, compute 및 스위치 트레이 디자인, 액체 냉각 사양 및 열 환경 요구 사항을 포함하여 Blackwell 플랫폼 디자인의 기초 요소에 기여했다고 발표했습니다. 이 이니셔티브는 개방적이고 확장 가능한 데이터 센터 기술을 개발하고 더 높은 compute 밀도와 네트워킹 대역폭을 가능하게하는 것을 목적으로했습니다. 이 개발은 Rack-scale AI 인프라의 광범위한 표준화 및 혁신을 지원합니다.
• 5 월 2023에서 NVIDIA는 MGX 서버 사양을 공개했으며, AI, 고성능 컴퓨팅 및 기타 가속화 된 워크로드를위한 100 개 이상의 서버 구성을 개발하기위한 모듈 형 참조 아키텍처를 제공하는 시스템 제조업체를 제공합니다. 아키텍처는 여러 주요 시스템 제조업체에 의해 채택되었으며 GPU, CPU, 네트워킹 및 냉각 기술의 유연한 조합을 가능하게하면서 개발 시간과 비용을 줄일 수 있도록 설계되었습니다. 이 발사는 데이터 센터의 확장 가능한 GPU 배포에 필요한 모듈 인프라 기반을 강화했습니다.
• 9 월 2022에서 Supermicro는 8 개의 NVIDIA H100 Tensor Core GPU를 통합하는 8U Universal GPU Server를 도입했으며 고급 기류, 높은 열 용량 및 액체 냉각에 대한 지원을 제공합니다. 시스템은 대규모 AI 교육, NVIDIA Omniverse 및 고성능 컴퓨팅 워크로드를 위해 설계되었으며 현재와 차세대 CPU 및 GPU 모두 지원했습니다. 이 발사는 고밀도 GPU 체계에 성장 기업 초점 및 AI 인프라를 위한 진보된 열 관리 기술 설명했습니다.
• 2021 년 8 월 NVIDIA는 미국 에너지의 아르곤 국립 연구소 (Argonne National Laboratory)의 Polaris 슈퍼 컴퓨터가 560 노드를 통해 2,240 NVIDIA A100 Tensor Core GPU를 사용하여 과학 컴퓨팅 및 AI 워크로드를 가속화 할 것이라고 발표했습니다. Hewlett Packard Enterprise에 의해 개발 된 시스템은 데이터 기반 연구 응용 프로그램에 대한 시뮬레이션 및 기계 학습을 결합하도록 설계되었습니다. 이 배포는 AI 및 고성능 컴퓨팅 워크로드에 대한 대규모 GPU 인프라의 성장 사용을 보여줍니다.

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