128GB Unified Memory 기반 로컬 AI 에이전트 최적화 하드웨어 설계

Context

기존 PC 아키텍처의 제한적인 메모리 대역폭과 전력 효율성으로 인한 로컬 LLM 구동 한계 발생. 고성능 AI 모델의 온디바이스 추론을 위한 메모리 용량 확장과 전력 소모 최적화 필요성 증대.

Technical Solution

• Blackwell RTX GPU 기반의 하드웨어 가속을 통한 FP4 AI 연산 효율 극대화
• CPU와 GPU 간 데이터 병목 현상을 제거한 Unified Memory 아키텍처 채택
• 로컬 모델의 Fine-tuning 및 Inference를 지원하는 최대 128GB 고용량 메모리 통합
• FP4 Tensor Core 활용을 통한 연산 정밀도 최적화 및 처리 속도 향상
• 4:2:2 Hardware Encode/Decode 및 AV1 Encoder 탑재로 멀티미디어 워크로드 처리 최적화
• NVIDIA CUDA 스택의 네이티브 지원을 통한 개발-프로토타이핑 환경 일치화