KR

솔루션
HPC Manufacturing
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고객맞춤 컴퓨터 제조

  • CoCoLink는 OEM/ODM 서비스를 제공하는 기업으로, 고객의 요구사항을 충족시키는 맞춤형 컴퓨팅 솔루션을 개발하고 제조합니다. CoCoLink는 개념 설계부터 제품 완성까지 전 과정을 지원하며, 고객의 만족을 위해 노력합니다. 또한 국제 유통 네트워크와 엄격한 품질 관리 시스템을 갖추고 있어 신속하고 안정적인 제품 공급이 가능합니다.
  • CoCoLink는 다양한 OEM/ODM 경험을 보유하고 있어, 고객이 새로운 서버/스토리지 제품을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 엣지PC부터 스토리지 랙까지, 부품 조달, 솔루션 설계 및 제품 제조를 도와드릴 수 있습니다. 고객들이 CoCoLink와 프로젝트를 시작하고 함께 혁신적인 제품을 개발하는 것을 환영합니다.

CASE

CASE 01

국내 K사 엣지컴퓨터

- 기업용 인공지능 엣지컴퓨터 개발, 생산
- 딥러닝용 GPU 1장 탑재
- LLM 추론용 엣지컴퓨터로 활용

CASE 02

국내 D사 엣지 컴퓨터

- 가정용/기업용 인공지능 엣지컴퓨터 개발, 생산
- 딥러닝용 NPU(Neural Processing Unit) 1장 탑재
- LLM 추론용 엣지컴퓨터로 활용

CASE 03

국내 B사 딥러닝 서버

- HPC/인공지능용 고집적 서버 개발, 생산
- 고성능 GPU 20장 탑재 가능
- 슈퍼컴퓨터, HPC, 인공지능, GPU 기반 DBMS 등 다양한 용도로 활용이 가능

CASE 04

해외 L사 멀티 M.2 스토리지 카드

- 고집적/고성능 M.2 스토리지 카드 개발, 생산
- M.2 SSD 최대 16개 장착 가능
- HPC/인공지능 용 초고속 스토리지 카드로 활용
- M.2 NPU(Neural Processing Unit)을 탑재하여 인공지능 가속기로도 활용이 가능

HPC/슈퍼컴퓨터 구축
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개요

  • 딥러닝/HPC 클러스터 구축
  • 확장 가능한 아키텍처로 Entry-level에서 Supercomputer-level 까지 확장 가능
  • 고객의 Application에 따른아키텍처 컨설팅으로 비용대비 최적의 성능의 클러스터 시스템 구축
  • Web UI를 통한 시스템 모니터링 및 스케쥴링 제공

주요특징

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고속의 네트워크

인피니밴드(100/200/400Gbps),
이더넷(10/40/100Gbps), 옴니패스(100/200Gbps) 등
다양한 네트워크로 구성 가능

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고속, 고밀도 스토리지

NVMe 올플래시 스토리지, 분산파일시스템 적용

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가속컴퓨팅

다양한 컴퓨팅 가속기 지원
(GPU, NPU, FPGA 등)

솔루션 구성

마스터 모듈

계산 모듈(CPU)

계산 모듈(GPU)

스토리지 모듈

네트워크 모듈

SW

개요

  • NVIDIA DGX/HGX 시스템 제공 가능
  • 다양한 딥러닝 프레임워크 지원 환경 제공(Conda, Container, DIY)
  • 리소스 대시보드, 관리 도구, NGC 컨테이너 등 포함
  • 랙 통합, 코로케이션, 관리 서비스, 리스 등의 부가 서비스 제공
소프트웨어 엔지니어링
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CUDA 마이그레이션 & 소프트웨어 최적화

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01

코드 변환 및 최적화

C/C++/Fortran/MATLAB to CUDA

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02

성능 최적화

  • 성능 프로파일링 : 기존 코드를 분석하여 병목
    현상 제거
  • 메모리 최적화 : 변수 구조, 전역/지역 변수, CUDA P2P
    STREAM 등을 사용한 메모리
    최적화로 성능 개선
  • 알고리즘 최적화 : CUDA 병렬 연산에 최적화
    되도록 알고리즘 구조 변경
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03

맞춤형 CUDA 솔루션

고객의 요구사항에 맞춰 최적화된 GPU 솔루션 개발

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04

유지보수 및 지원

CUDA 코드의 유지보수와 성능 향상을 위한
지속적인 지원 제공

CASE

CASE 01

Luxol-OLED (서울대)

MATLAB to CUDA
약 1,200배 이상 성능 향상

CASE 02

NanoSAR (L사)

MATLAB to CUDA
약 400배 이상 성능 향상

CASE 03

유한단층 지진동 모사 프로그램 (K공사)

MATLAB to CUDA
약 1,200배 이상 성능 향상

CASE 04

Luxol-OLED (서울대)

MATLAB to CUDA
약 1,200배 이상 성능 향상

CASE 05

NanoSAR (L사)

MATLAB to CUDA
약 400배 이상 성능 향상

CASE 06

유한단층 지진동 모사 프로그램 (K공사)

MATLAB to CUDA
약 1,200배 이상 성능 향상