NVIDIA, AI 팩토리 구축 기간을 수개월에서 수주로 단축하는 DSX POD 발표

NVIDIA는 2026년 10월 21일 GTC Berlin에서 DSX POD를 공개했다. 파트너사가 모듈형 컨테이너 안에 구축하는 완전한 Vera Rubin AI 팩토리를 위한 참조 설계로, 배송 전에 통합과 검증을 마친다. NVIDIA는 공장에서 제작한 이 설비를 준비된 현장에 설치하는 데 걸리는 시간이 6개월에서 최소 14일로 줄어든다고 밝혔다.

NVIDIA에 따르면 컨테이너형 설비는 준비된 현장의 전력, 냉각, 네트워킹 및 기타 지원 인프라에 바로 연결할 수 있는 상태로 도착한다. 회사는 구축 기간이 단축되면 고객이 생산용 토큰을 더 일찍 생성하고 수익을 창출할 수 있다고 밝혔다.

공장 통합 작업을 현장 밖으로 이전

NVIDIA에 따르면 DSX POD는 Vera Rubin 시스템과 이를 운영하는 데 필요한 인프라를 하나로 묶어, 파트너사가 반복적으로 제작하고 대규모로 납품할 수 있는 공장 제작 컨테이너형 설계를 제공한다. 이 설계는 컴퓨팅, 네트워킹, 케이블링, 랙 단위 전력 및 액체 냉각의 통합과 설치 작업을 현장에서 제조 시설로 옮긴다. NVIDIA는 이로써 기존 현장 구축에 필요한 계획 수립, 공사, 전문 인력 및 물류 부담이 줄어든다고 밝혔다. 회사는 공장에서 테스트를 마친 컨테이너가 부품 지연과 비용이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬운 현장 작업에 노출될 위험도 줄여, 모델 학습과 운영 추론을 더 빠르게 시작할 수 있다고 설명했다.

배송 전에 파트너사는 랙 간 케이블 연결, 배선, 배관 및 기능 검증을 마친다. NVIDIA에 따르면 이러한 작업은 현장 준비와 별도로 진행되므로 신규 용량을 가동하는 데 걸리는 시간이 더 단축된다. 이 참조 설계는 NVIDIA DSX 인프라 플랫폼 전반의 설계 철학을 이어가면서도, 운송 및 배치 전에 목적에 맞게 제작된 컨테이너 안에서 시스템을 통합하고 검증하는 독자적인 아키텍처를 적용한다.

NVIDIA 창립자 겸 CEO인 Jensen Huang은 “AI 팩토리는 건설이 끝났을 때가 아니라 토큰을 생산하기 시작할 때 가치를 창출합니다”라고 말했다. Huang은 DSX POD가 공장 제작의 정밀성과 속도를 AI 인프라 구축에 적용해 구축 기간을 수개월에서 수주로 줄이고, 고객이 용량을 확장하고 수익을 창출하는 생산 환경을 더 빨리 가동하도록 돕는다고 밝혔다. NVIDIA는 ‘최초 토큰 생성까지 걸리는 시간’을 신규 AI 팩토리가 생산 워크로드를 처리하기 위해 모델 실행을 시작하는 시점으로 정의한다. 회사는 생산을 더 일찍 시작하는 것이 구축 속도와 AI 팩토리 운영 경제성을 연결하는 요소라고 설명했다.

더 폭넓은 DSX AI 팩토리 플랫폼

2026년 10월 21일자 후속 발표에서 NVIDIA는 NVIDIA DSX를 인프라 기업들과 공동으로 혁신한 풀스택 AI 팩토리 참조 아키텍처로 소개했다. 이 아키텍처에서는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 소프트웨어, 전력 및 냉각을 하나의 시스템으로 공동 설계한다. 플랫폼에는 동적 전력 할당을 위한 DSX MaxLPS, 워크로드의 전력 소비를 전력망 상태에 맞춰 조정하는 DSX Flex, 검증된 인프라 아키텍처를 제공하는 DSX Reference Design, 시뮬레이션을 위한 DSX Sim, 인프라 관리를 위한 DSX OS, 컴퓨팅 시스템과 시설 시스템을 연결하는 DSX Exchange가 포함된다.

후속 발표에 따르면 NVIDIA는 모듈형 오픈소스 DSX OS 제품군을 확대하고 있으며, 현재 개발자 프리뷰로 세 가지 구성 요소를 제공한다. NVIDIA Config Manager는 AI 팩토리 네트워크 구성을 자동화하고, NVIDIA Rack Management Service는 랙 단위 전력, 인벤토리, 펌웨어 및 스위치 관리를 지원한다. NVIDIA Cluster Readiness Engine은 생산 워크로드가 도착하기 전에 분산 워크로드를 실행해 GPU 클러스터를 검증하고, 장애가 발생한 노드를 특정한다.

NVIDIA는 DSX MaxLPS가 AI 팩토리에 할당된 전력 예산 안에서 전력을 동적으로 배분해 운영자가 최대 30% 적은 전력으로 같은 수의 토큰을 생성하도록 돕는다고 밝혔다. DSX Flex를 사용하면 운영자는 전력회사의 필요, 수요 반응 이벤트 및 에너지 가격에 맞춰 워크로드의 전력 소비를 조정할 수 있다. 발표에 따르면 Lambda는 NVIDIA HGX B200 시스템 전반에 DSX MaxLPS를 적용한 개념 검증에서 고정된 전력 예산 안에 클러스터 토큰 처리량을 24% 늘리고 GPU 용량을 19% 확대하는 성과를 보였다. 회사는 또한 자사의 참조 설계가 액체 냉각 컴퓨팅과 드라이 쿨러 기반의 열 배출 방식을 결합해 시설의 냉각수 소비량을 거의 0에 가깝게 줄일 수 있다고 밝혔다.

후속 발표에 따르면 유럽의 기업, 개발자 및 정부를 위한 인프라를 구축하고 운영하는 데 AI 클라우드 기업과 설계, 건설, 에너지 및 냉각 분야 공급업체들이 DSX를 활용하고 있다. NVIDIA의 DSX 제품 관리 담당 부사장인 Warren Barkley는 DSX가 운영자들이 책임 있게 구축하고 대규모로 효율적인 운영을 하는 데 필요한 기술과 생태계 전문성을 한데 모은다고 말했다.

파트너 생태계 및 2027년 초 납품

NVIDIA는 DSX POD AI 팩토리 납품을 위해 협력하는 컴퓨팅 및 인프라 파트너로 Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric, Vertiv 및 Wistron을 꼽았다.

NVIDIA는 파트너사들이 2027년 초 전 세계에 DSX POD AI 팩토리를 납품할 예정이라고 밝혔다.