엔비디아 MGX vs HGX vs DGX: AI 데이터센터 플랫폼 완벽 비교

현대 AI와 HPC(고성능 컴퓨팅) 분야에서 엔비디아의 데이터센터 플랫폼들은 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다.

특히 MGX, HGX, DGX는 각각 다른 목적과 특성을 가진 플랫폼으로, 기업과 연구기관들이 자신들의 요구사항에 맞는 솔루션을 선택하는 데 있어 중요한 선택지가 되고 있습니다.

MGX: 모듈식 설계의 혁신

MGX란 무엇인가?

MGX는 AI, HPC, 옴니버스 워크로드에 최적화된 엔비디아의 모듈형 서버 사양입니다.

2023년 5월에 공개된 이 플랫폼은 전 세계 데이터센터의 다양한 가속 컴퓨팅 요구사항을 충족하기 위해 설계되었습니다.

MGX의 핵심 특징

MGX의 가장 큰 특징은 모듈식 아키텍처입니다. 이는 기업들이 자신들의 특정 요구사항에 맞춰 시스템을 구성할 수 있도록 해줍니다. 개발 비용과 시간을 최대 75% 단축할 수 있다는 것이 MGX의 주요 장점 중 하나입니다.

주요 장점:

• 다양한 폼팩터 지원
• 최신 엔비디아 하드웨어와의 호환성
• 기업 맞춤형 데이터센터 구축 지원
• QCT 및 슈퍼마이크로 등과 함께 100개 이상의 시스템 구성 지원
• OEM(서버 제조사)이 다양한 요구에 맞게 구성 가능
• Grace CPU, Hopper GPU, NVLink 등 선택적 조합 가능
• 제품 출시 시간 단축에 효과적
  📍 활용 사례: Dell, Supermicro, Gigabyte 등 다양한 서버 업체들이 MGX 기반 서버를 빠르게 출시 중

HGX: 유연한 AI 가속 플랫폼

HGX의 정의와 목적

NVIDIA HGX는 모든 데이터센터에서 고급 AI 및 HPC 워크로드를 지원합니다.

HGX는 Hardware Generation X의 줄임말로, 서버 제조업체들이 자체 시스템을 구축할 수 있도록 하는 참조 디자인 플랫폼입니다.

HGX의 특징

HGX-1은 AI등 hyperscale computing performance를 위한 GPU acceleration H/W 플랫폼을 정의한 것입니다.

이는 완제품이 아닌 설계 사양이라는 점에서 DGX와 구별됩니다.

HGX의 주요 특징:

• 서버 제조업체를 위한 참조 디자인 제공
• 하이퍼스케일 컴퓨팅 성능 최적화
• 맞춤형 시스템 구축 가능
• 다양한 GPU 구성 지원
• HGX-1, HGX-2 구성으로 최대 8개 GPU 탑재 가능
• NVIDIA NVLink/NVSwitch로 GPU 간 빠른 연결
• AI 학습 속도 향상
  📍 활용 사례: Microsoft Azure, AWS 등 클라우드 인프라에 탑재

DGX: 완전한 AI 슈퍼컴퓨터

DGX의 개념

NVIDIA AI의 최고 기술을 모두 한 곳에서 만나보세요라는 슬로건으로 대표되는 DGX는 엔비디아가 직접 제공하는 완전한 AI 슈퍼컴퓨터 솔루션입니다.

DGX의 특징

DGX-1은 2 * Intel Xeon + 8 * NVIDIA P100 GPU으로 구성된 단독 제품으로 시작되었으며, 현재는 더욱 발전된 형태로 제공되고 있습니다.

DGX의 주요 장점:

• 즉시 사용 가능한 완제품
• 최적화된 소프트웨어 스택 포함
• 엔터프라이즈 지원 서비스 제공
• 검증된 성능과 안정성
• 플러그 앤 플레이 방식의 올인원 서버
• AI 연구소, 대규모 모델 연구에 최적
• 최대 8개의 GPU 탑재, 통합 네트워크 구성
  📍 활용 사례: OpenAI, Meta AI Research, 국내 AI 스타트업들도 DGX 기반으로 모델 학습

최신 DGX 제품군:

• DGX Helios 슈퍼컴퓨터는 4개의 DGX GH200 시스템과 1,024개의 H100 GPU를 포함
• GB200 NVL72는 36개의 Grace Neoverse V2 72코어 CPU와 72개의 B100 GPU를 랙 스케일 디자인으로 연결

세 플랫폼의 상세 비교

비교표

구분	MGX	HGX	DGX
제품 성격	모듈식 서버 사양	참조 디자인 플랫폼	완제품 슈퍼컴퓨터
대상 고객	OEM 제조업체, 시스템 통합업체	서버 제조업체	엔터프라이즈, 연구기관
커스터마이징	높음 (모듈식 구성)	중간 (참조 디자인 기반)	낮음 (완제품)
개발 시간	단축 (최대 75%)	중간	즉시 사용 가능
비용 효율성	높음	중간	높음 (운영 관점)
기술 지원	제한적	설계 지원	완전한 엔터프라이즈 지원
소프트웨어	별도 구성 필요	별도 구성 필요	최적화된 스택 포함
확장성	매우 높음	높음	중간

사용 사례별 추천

MGX가 적합한 경우:

• 대량 생산을 위한 표준화된 설계가 필요한 경우
• 빠른 개발과 출시가 중요한 경우
• 비용 효율적인 솔루션이 필요한 경우
• 소프트뱅크처럼 생성형 AI와 5G 애플리케이션에 활용하려는 경우

HGX가 적합한 경우:

• 서버 제조업체가 자체 브랜드 제품을 만들고자 하는 경우
• 특정 요구사항에 맞춘 맞춤형 시스템이 필요한 경우
• 하이퍼스케일 데이터센터 구축 시

DGX가 적합한 경우:

• 즉시 AI 개발과 연구를 시작해야 하는 경우
• 검증된 성능과 안정성이 중요한 경우
• 완전한 기술 지원이 필요한 엔터프라이즈 환경
• DGX Cloud와 같은 클라우드 기반 AI 플랫폼을 활용하려는 경우

기술적 관점에서의 차이점

아키텍처 접근법

MGX: 모듈러 접근법을 통해 다양한 구성요소를 레고 블록처럼 조합할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 제조업체들이 시장의 다양한 요구에 빠르게 대응할 수 있게 해줍니다.

HGX: HGX lets you build custom systems라는 컨셉으로, 기본적인 설계 틀을 제공하면서도 제조업체의 창의성을 발휘할 수 있는 여지를 남겨둡니다.

DGX: DGX offers a ready-made solution으로, 모든 구성 요소가 완벽하게 최적화되어 통합된 솔루션을 제공합니다.

성능 최적화

각 플랫폼은 서로 다른 성능 최적화 전략을 취합니다:

• MGX: 표준화를 통한 일관된 성능 보장
• HGX: 하이퍼스케일 워크로드에 특화된 성능 최적화
• DGX: 엔드투엔드 최적화를 통한 최대 성능 달성

시장에서의 포지셔닝

경쟁 환경

AI 인프라 시장에서 엔비디아의 세 플랫폼은 각각 다른 경쟁자들과 맞서고 있습니다:

• MGX: 인텔의 서버 플랫폼, AMD의 EPYC 기반 솔루션들과 경쟁
• HGX: 구글의 TPU, AWS의 Trainium 등 클라우드 제공업체의 자체 솔루션들과 경쟁
• DGX: IBM의 Power Systems, HPE의 Apollo 시리즈 등 완제품 AI 시스템들과 경쟁

시장 동향

2024년과 2025년 현재, AI 시장의 급속한 성장으로 인해 세 플랫폼 모두 높은 수요를 보이고 있습니다. 특히 생성형 AI의 확산으로 인해 대규모 GPU 클러스터에 대한 수요가 급증하고 있습니다.

미래 전망과 발전 방향

기술 로드맵

엔비디아는 지속적으로 이 세 플랫폼을 발전시키고 있습니다:

• MGX: 더 많은 표준 모듈과 구성 옵션 추가
• HGX: 차세대 GPU 아키텍처 지원 확대
• DGX: 더 강력한 성능과 새로운 AI 워크로드 지원

시장 영향

엔비디아가 AI 시대 개인용 슈퍼컴퓨터 시장을 정조준하며 'DGX Spark'와 'DGX 스테이션'이라는 새로운 AI 특화 시스템을 공개한 것처럼, 엔비디아는 계속해서 AI 시장의 다양한 세그먼트를 공략하고 있습니다.

올바른 선택을 위한 가이드

MGX, HGX, DGX 중 어떤 플랫폼을 선택할지는 다음 요소들을 종합적으로 고려해야 합니다:

선택 기준 체크리스트

1. 예산과 비용 효율성: MGX > HGX > DGX 순으로 초기 비용 효율성이 높음
2. 개발 속도: DGX > HGX > MGX 순으로 빠른 배포 가능
3. 커스터마이징 필요성: MGX > HGX > DGX 순으로 높은 유연성 제공
4. 기술 지원 수준: DGX > HGX > MGX 순으로 포괄적 지원 제공
5. 확장성 요구사항: MGX ≥ HGX > DGX 순으로 확장성 우수

최종 권장사항

• 스타트업이나 빠른 프로토타이핑이 필요한 경우: DGX 선택
• 대규모 데이터센터 구축이나 비용 최적화가 중요한 경우: MGX 선택
• 기존 인프라와의 통합이나 특별한 요구사항이 있는 경우: HGX 선택

엔비디아의 MGX, HGX, DGX는 각각 고유한 장점과 특성을 가진 플랫폼입니다. 올바른 선택을 통해 AI와 HPC 워크로드에서 최적의 성능과 효율성을 달성할 수 있을 것입니다.