델 테크놀로지스는 AMD의 차세대 데스크톱 프로세서인 라이젠 7 9850X3D를 탑재한 2026년형 ‘에일리언웨어 에어리어-51(Alienware Area-51)’ 게이밍 데스크톱 신제품을 출시했다. 델 테크놀로지스는 고객의 다양한 요구사항에 최적화된 PC를 제공하기 위해 인텔, AMD, 퀄컴, 엔비디아 등 글로벌 반도체 기업과 협업하고 있다. 이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 지난해 출시한 인텔 코어 울트라 9 프로세서 탑재 모델에 이어 AMD 라이젠 7 9850X3D 프로세서 구성을 추가한 게이밍 데스크톱 PC로, 하드코어 게이머의 선택의 폭과 성능 옵션을 확장했다. 1998년에 첫 선을 보인 에일리언웨어 에어리어-51은 에일리언웨어의 최상급 플래그십 게이밍 PC 라인업으로, 첨단 기술과 차별화된 디자인으로 진화를 거듭하며 최상급의 게이밍 경험을 선사한다.   이번 신제품은 최고의 성능과 확장성을 원하는 게이머들을 위한 80L 풀타워 케이스로, 수년간 게임 커뮤니티 유저 등의 다양한 고객 피드백을 바탕으로 제작 및 검증된 제품이다.      이번에 출시한 에일리언웨어 에어리어-51은 라이젠 7 9850X3D 프로세서 및 2세대 3D V-Cache 기술과 함께, 최대 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU를 지원한다. 또한 최대 200W 이상의 CPU 전력과 600W 전용 그래픽 전력 헤드룸을 확보해, 고사양 AAA 게임과 AI 기반 크리에이티브 작업에서 높은 속도와 안정성을 구현하며 에일리언웨어 제품군 중 역대급 성능을 발휘한다. ‘양압(Positive Pressure) 공기흐름’ 설계로 혁신적인 발열 관리도 지원한다. 섀시 내의 모든 팬이 안쪽을 향해 시원한 공기를 끌어들이고, 발생한 열은 후면의 패시브 배기구를 통해 자연스럽게 배출하도록 설계되어 시스템 성능을 최상으로 유지할 수 있다. 제품의 전면과 상단, 그리고 하단 흡기구에 분리 세척이 가능한 통합 필터를 탑재해 먼지 축적을 최소화하는 장치를 마련했으며, 내부에 360mm 수랭식 쿨러를 탑재했다.  델은 게이머와 파워 유저를 만족시키는 확장성과 사용자 편의 기능도 이 제품의 강점으로 내세운다. 에일리언웨어 에어리어-51은 최신 규격인 PCIe Gen5 그래픽 및 SSD 스토리지를 지원하는 에일리언웨어 전용 ATX 메인보드를 탑재했다. 최대 길이 450mm 및 4슬롯 두께의 GPU를 수용할 수 있어 그래픽 성능을 원활히 확장할 수 있도록 했다. 다양한 길이의 GPU를 수용할 수 있도록 위치 조정이 가능한 그래픽 카드 고정 메커니즘과 홀더가 탑재되었다. 스토리지는 3개의 M.2 SSD 슬롯과 3개의 추가 스토리지 캐디(2.5인치 2개, 3.5인치 1개)를 통해 최대 6개의 드라이브를 장착할 수 있다. 한편, 섀시 곳곳에 배치된 QR 코드를 통해 부품 업그레이드 및 유지관리 동영상 가이드를 간편하게 확인할 수 있다. 에일리언웨어 커맨드 센터에서 내부 부품 등을 포함한 7개 ‘에일리언FX(AlienFX)’ 조명 영역을 개별 커스터마이즈하고 프로필로 저장할 수 있으며, 강화유리를 적용한 측면 도어를 통해 감상할 수 있도록 설계해 심미적인 만족감을 높였다. 네트워크 측면에서는 2.5G 이더넷과 함께 차세대 Wi-Fi 7 및 블루투스 5.4를 지원해 끊김 없는 연결성을 보장한다. 한국 델 테크놀로지스 김경진 총괄사장은 “에일리언웨어 에어리어-51은 최첨단 기술과 차별화된 디자인으로 에일리언웨어 브랜드의 품격을 담아낸 제품으로, 이번에 선보인 AMD 탑재 모델은 극한의 성능을 원하는 하이엔드 게이머들에게 최고의 선택지가 될 것”이라며, “향후에도 델 테크놀로지스는 성능, 냉각, 디자인, 확장성 등 게이머들의 다양한 니즈를 반영한 혁신적인 게이밍 설루션을 지속적으로 선보일 것”이라고 말했다.

HP Z북 울트라 G1a는 고성능 AI 작업과 3D 제작을 동시에 염두에 둔 14인치 모바일 워크스테이션이다. 이 글에서는 필자가 실제로 자주 사용하는 AI 리서처와 3D 제작 작업 시나리오를 바탕으로, 기존에 사용해 온 게이밍 노트북과 비교하면서 HP Z북 울트라 G1a의 장단점을 조명해보고자 한다.   HP Z북 울트라 G1a(ZBook Ultra G1a)는 프로세서 성능과 메모리 용량에 명확하게 집중한 구성을 취함으로써, 기존의 노트북 선택 방법과는 다른 노선을 제시한다. 일반적으로 노트북을 선택할 때 대부분의 사용자는 성능, 휴대성, 가격, 배터리 지속 시간, 확장성 등 여러 요소를 종합적으로 고려한다. 그러나 특정 작업 환경에서는 이러한 균형 중심의 접근이 오히려 비효율로 작용하기도 한다. 대용량 데이터 전처리, 로컬 AI 추론, 3D 콘텐츠 제작과 같이 CPU와 메모리 자원 의존도가 높은 워크로드에서는, 그래픽 성능이나 휴대성보다 연산 자원과 메모리 용량이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 바로 이러한 관점에서 색다른 접근법을 채택한 기기라고 볼 수 있다. AMD의 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서를 탑재해 128GB에 달하는 대용량 메모리를 제공하는 반면, 그래픽 카드는 외장 GPU가 아닌 내장 그래픽으로 구성된 14인치 노트북이다. 이처럼 극명하게 갈린 사양 구성은 과연 AI 개발과 3D 콘텐츠 제작이라는 두 가지 작업을 모두 감당할 수 있는 선택지일까?   제품 개요 워크스테이션은 일반적으로 크고 무거운 데스크톱 형태로, ‘들고 다니는 기기’와는 거리가 멀다는 인식이 강하다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a는 이러한 고정관념을 벗어나, 14인치 폼팩터 안에 워크스테이션급 성능을 담아냈다. 앞서 언급했듯 이 제품은 AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395 프로세서와 라데온 8060S(Radeon 8060S) 그래픽을 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB LPDDR5x 메모리와 대용량 NVMe SSD를 탑재했다. 정량적인 하드웨어 스펙상 무게는 약 1.57~1.59kg으로, 여타 게이밍 노트북과 비교해도 크게 무겁지 않은 수준이다. 실제로 가방에 넣어 휴대했을 때도 다른 노트북에 비해 체감 무게가 과하게 느껴지지는 않았다. 기기 양쪽에는 USB-C 타입 포트 2개(충전 포트 포함)를 비롯해 HDMI, USB-A 타입 단자, 3.5mm 이어폰 단자가 배치되어 있어, 워크스테이션으로서 요구되는 기본적인 확장성도 충분히 갖추고 있다.   디자인 본격적인 사용기에 앞서 디자인을 살펴보자. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말도 있듯이, 매일 사용하는 기기는 사용자의 마음에 들 정도로는 아름다워야 한다. HP Z북 울트라 G1a의 디자인은 간결하고 군더더기 없었다. 특히, 전반적인 제품의 마감 품질이 높다는 것이 느껴졌다. 처음 노트북이 닫힌 상태에서 보았을 때는 매끄럽고 둥근 디자인의 겉모습이 단정하다는 느낌이 들고, 화면을 열어 전원을 켰을 때에는 베젤이 얇고 깔끔하여 프로페셔널하다는 인상을 준다. 디자인에서 가장 좋았던 점은 키보드이다. 처음에는 짙은 회색의 평범한 플라스틱 소재로 느껴졌지만, 사용하다 보니 키보드의 키감이 좋을 뿐만 아니라 이물질이 잘 묻지 않는 코팅으로 되어 있어 사용 시 편리했다. 외부 작업 중 노트북을 열었을 때, 손때 묻은 키보드를 다른 사람에게 드러내는 것이 걱정인 사람이라면 이 노트북의 키보드 마감이 더욱 마음에 들 것이라 생각한다. 또한 카메라에는 오픈·클로즈 방식의 물리적 커버가 적용되어, 노트북 내장 웹캠을 사용하지 않을 때는 완전히 가릴 수 있다. 사소해 보일 수 있지만, 사용자를 고려한 세심한 설계라는 점에서 인상 깊은 부분이었다.   그림 1. 노트북 전면. 디자인이 깔끔하고 단정하여 외부 미팅에도 무난하게 사용할 수 있었다.   AI 및 데이터 전처리 워크로드 이제 AI 엔지니어의 관점에서 이 제품을 살펴보자. AI 제품 개발 과정에서 절실하게 체감하는 주요 요소 중 하나는 CPU 메모리의 여유이다. 모델 학습은 클라우드 GPU나 서버 자원을 활용하는 경우가 많아졌지만, 탐색적 데이터 분석, 실험을 위한 데이터 전처리는 대부분 로컬 환경에서 수행해야 하기 때문이다. 따라서 CPU 성능과 GPU 성능 둘 중 하나를 선택해야 한다면, 많은 사람들의 예상과 달리 GPU보다는 CPU를 선택하는 것이 합리적이다. CPU 메모리가 여유가 있다면 데이터셋을 실험 가능한 요건에 맞춰 수정 및 조정하는 것이 조금 더 편리해질 뿐만 아니라, 데이터셋 전처리와 동시에 다른 작업이 가능하기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a의 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 대용량 데이터 전처리와 모델 로딩 과정에서 매우 안정적인 모습을 보였다. 텍스트·이미지 데이터 전처리 작업에서 메모리 부족 현상은 거의 발생하지 않았으며, 기존에 사용하던 게이밍 노트북(32GB RAM, RTX 4060 기준) 대비 체감상 약 절반 수준의 시간으로 작업을 마칠 수 있었다. 이는 대규모 로컬 데이터셋을 다루는 리서처에게 매우 중요한 요소다. AI 허브나 대학·연구기관에서 제공하는 공공 데이터셋의 경우 단일 데이터셋만으로도 수백 GB를 훌쩍 넘기는 경우가 많고, 이를 포맷에 맞게 전처리하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 메모리의 양이 크기 때문에, 작업 중간 중간에 메모리 부족으로 인해 컴퓨터가 멈추거나 작업 수행 완료를 위해 컴퓨터를 손 놓고 기다리는 일 없이 여유롭게 전처리를 수행할 수 있었다. 몇 가지 사례를 들어보면, 첫째 <그림 2>와 같이 데이터의 압축 해제, 복사와 같은 간단한 작업에서 매우 빠른 처리 속도를 보여주었다. 데이터 전처리 성능을 실험하기 위해 활용한 ‘음식 분류’ 데이터셋의 경우, 각 클래스마다 1천 개의 고화질 사진이 저장되어 있어 전체 용량이 1TB에 육박하는 매우 큰 데이터셋이다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a에서는 30GB 용량의 데이터를 압축 해제하는 데 8분밖에 소요되지 않았고, 일관적으로 140MB/s 전후의 속도를 유지하였다. 이는 HP Z북 울트라 G1a의 메모리 대역폭 확대, 멀티채널 구성 안정성 증가가 큰 영향을 미쳤기 때문으로 생각할 수 있다. 일반적인 환경에서는 압축 해제 단계에서 CPU 처리 속도가 병목으로 작용하여, 저장장치가 충분한 성능을 갖추고 있음에도 불구하고 연속적인 읽기·쓰기 작업이 지연되는 현상이 발생하기도 한다.   그림 2. 대용량 데이터의 전처리에도 빠른 속도를 유지하였고, 프로그램 운용에 여유가 있었다.   반면, HP Z북 울트라 G1a에서는 향상된 프로세서 구조와 메모리 서브시스템을 통해 병목이 제거되었으며, 그 결과 압축 해제와 동시에 디스크 I/O가 지속적으로 최대 대역폭에 가깝게 활용될 수 있었다. 이로 인해 사용자 관점에서는 압축 해제뿐 아니라 파일 복사 속도까지 향상된 것처럼 느껴져 직접적으로 작업 효율 향상이 체감되었다. 기존의 게이밍 노트북이 동일한 작업을 수행하는데 평균 60MB/s의 속도로 약 12분 정도가 소요된 것을 고려하면, 이 작업이 전체 데이터셋에 적용될 때 얼마만큼의 작업 시간을 아낄 수 있을 지 기대해 볼 만하다. 둘째, 파이썬 코드를 활용한 데이터 전처리에서도 높은 성능 개선을 보여주었다. CSV 파일을 활용하여 3D 복셀 데이터를 만드는 작업을 수행하는 코드를 기준으로 실험해보았다. 이는 앞에서와 동일하게 CPU·메모리에 집중된 작업을 할 때의 효율을 검사하기 위한 실험으로, 동일한 SVC 파일을 대상으로 데이터의 시각화를 수행하였을 때를 비교한 것이다. 결과적으로, HP Z북 울트라 G1a는 평균적으로 75FPS(초당 프레임)를 유지하였고, 시각화된 데이터를 360도 회전시켜 확인하는 데에 큰 문제가 없었다. 반면, 기준이 된 다른 기기는 평균 42FPS를 유지하고, 시각화된 데이터를 360도로 회전시켜 확인하는 데 약간의 로딩이 필요했다. 특히, 시각화 결과물을 회전하는 과정에서 약간의 버벅임과 끊김이 발생하여 데이터를 세부적으로 확인할 때 약간의 어려움이 따랐다. 기준 기기 또한 일반적인 사무용 노트북을 기준으로 보았을 때보다는 훨씬 빠르고 원활한 데이터 전처리 성능을 보여주었으나, HP Z북 울트라 G1a는 전처리뿐 아니라 시각화 데이터 인터랙션에서도 안정적으로 동작함으로써 실시간에 가까운 시각화 환경을 제공했다는 점에서 차별화된 사용 경험을 제공하였다.   그림 3. 3D 복셀화에 소요된 시간과 프레임률을 tqdm으로 측정한 결과. 동일한 작업을 수행하는 데 HP Z북 울트라는 75FPS, 기준 기기(HX370 CPU, 32RAM)는 42FPS의 성능을 보여주었다.   로컬 AI 추론 로컬 AI 추론 작업에서도 HP Z북 울트라 G1a는 충분히 인상적인 성능을 보여주었다. 로컬 AI 세팅에는 올라마(Ollama)를 사용하였다. 올라마는 다양한 오픈소스 LLM을 간편히 사용할 수 있게 하는 프로그램으로 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 환경을 지원하며 CLI 및 GUI 환경을 모두 지원하여 확장성이 좋다. 또한, 로컬에서 REST API 형태로 모델을 노출할 수 있어 파이썬(Python), 노드.js(Node.js), 자바(JAVA(Spring)), 랭체인(LangChain) 등과 연동이 용이하며, 프로토타입 서비스 제작 및 온디바이스 AI, 사내 전용 LLM 구축을 위해 다양하게 쓰인다. 필자는 윈도우에서 GUI 기반의 올라마 클라이언트를 설치하여 로컬 AI 추론을 수행하였으며, 엔비디아 그래픽 카드 드라이버(CUDA 포함)를 설치하지 않고 올라마를 구동하였다. 이 지점에서 HP Z북 울트라 G1a의 프로세서의 특장점이 드러난다. 바로 SoC(System on a Chip) 설계를 통해 프로세서 자체에서 CPU·GPU·NPU를 통합하여 활용한다는 것이다. 따라서 이 워크스테이션을 사용하는 사람은 일반적으로 말하는 CPU-Only와 같이 GPU 드라이버를 따로 설치하지 않더라도, AI 추론 및 훈련을 수행할 때 GPU·NPU를 사용하는 것과 같은 효과를 체감할 수 있다.   그림 4. 올라마의 공식 홈페이지. 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 OS를 지원하며 오픈소스로 활용 가능한 LLM 모델의 가중치를 제공하여 로컬 추론을 가능하게 하는 프로그램이다.   올라마를 활용해 중·대형 언어 모델(gpt-oss:120B)과 소형 언어 모델(qwen3:8B)을 각각 다운로드한 뒤, 동일한 조건에서 추론 시간을 비교해 보았다. 결과는 예상 이상이었다. 중·대형 언어 모델의 추론에는 (약간의 쿨링 소음이 발생하였지만) 약 10초가 소요되었고, 소형 언어 모델 역시 약 13초 내외로 추론을 마쳤다. 비교 대상으로 사용한 다른 노트북에서는 중·대형 모델이 추론 도중 오류를 일으켰고, 소형 모델조차 358초가 걸렸던 점을 감안하면 상당한 차이다. ‘메모리 용량 차이가 얼마나 크겠어’라고 생각한 필자의 판단을 무색하게 만들 정도로, 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 로컬 AI 추론 환경에서 분명한 강점으로 작용했다. 이러한 특성은 AI 개발자에게만 국한된 장점은 아니다. 성능이 검증된 오픈소스 언어 모델을 노트북에 직접 탑재해 휴대할 수 있다는 것은, 인터넷 연결이 원활하지 않은 환경에서도 개인화된 AI 비서를 여러 개 운용하며 작업을 이어갈 수 있음을 의미한다. 로컬 환경에서의 AI 활용 가능성을 실질적인 수준으로 끌어올렸다는 점에서, HP Z북 울트라 G1a의 방향성과 장점이 명확히 드러나는 지점이었다.   그림 5. qwen3:8b로 로컬 추론을 수행한 결과   그림 6. gpt-oss:120b로 로컬 추론을 수행한 결과   3D 작업 워크플로 다음은 3D 작업 워크플로로 넘어가 보자. 필자가 주로 사용하는 캐릭터 크리에이터(Character Creator), 지브러시(Zbrush) 등을 통하여 내장 그래픽만을 가지고 있음에도 ‘충분히 작업이 가능한가?’라는 요소를 살펴보고, 다음으로는 고화질을 요구하는 3D 게임을 실행시켜 성능을 테스트해 보았다. 먼저, 리얼루션(Reallusion)의 캐릭터 크리에이터 5 소프트웨어를 설치하여 작업 가능 여부를 확인해 보았다. 이 소프트웨어는 사실적 묘사를 담은 메타 휴먼을 만들기 위한 소프트웨어이다. 얼굴, 체형, 옷 및 장신구 같은 다양한 요소를 조합하는 자유도가 높고, 피부 결이나 머리카락 같은 요소까지 섬세하게 구현해야 하기 때문에 일반적인 게이밍 노트북에서도 원활한 작업이 어려운 소프트웨어 중 하나이다. 실제로, 필자가 보유한 게이밍 노트북 기기에서는 동일한 작업을 수행하며 컴퓨터가 다운되는 경우가 종종 있었고, 새로운 스킨으로 교체하거나 요소를 변형할 때 1 ~ 5분 정도의 로딩 타임을 요구했다.   그림 7. 캐릭터 크리에이터로 작업하는 모습   그러나, HP Z북 울트라 G1a에서는 로딩 시간이 1 ~ 3분 이하로 줄어드는 모습을 보여주었을 뿐만 아니라, 컴퓨터가 다운되는 경우도 발생하지 않아 상당히 쾌적하게 작업을 진행할 수 있었다. 물론 다루는 데이터의 크기 자체가 큰 만큼 약간의 로딩 시간은 피해갈 수 없었으나, 대부분 1분 이내의 로딩으로 작업이 완료되어 작업 완료를 기다리는 시간이 줄어들었다. 다음으로는 지브러시를 통해 추가 검증을 진행하였다. 지브러시의 경우 매끄러운 표면을 위해 의도적으로 폴리곤을 많이 나누면서 메모리 부하가 발생하는 경우가 많은데, <그림 8>과 같이 복잡한 인간형 모델링, 특히 상업적으로 판매 가능한 정도의 모델링을 테스트하였음에도 데이터의 로드 및 조형에 시간이 소요되지 않고 바로 진행할 수 있는 정도의 원활함을 보여주었다.   그림 8. 매끄러운 곡선으로 폴리곤의 수가 많아지더라도 원활히 처리하는 모습을 볼 수 있다.   마지막으로, 3D 게임을 통해 성능을 확인하였다. 대상이 된 게임은 ‘호그와트 레거시’로, 언리얼 엔진으로 만들어졌으며 비교적 실사화 스타일의 그래픽, 다양한 파티클 사용으로 고난도의 그래픽 컨트롤을 요구하는 게임이다. 게임에서는 플레이를 진행하며 기기의 사양을 자동으로 측정하여 적절한 그래픽 옵션을 정해주는데, 이 기기는 자동으로 중간 단계의 그래픽 옵션으로 세팅되는 것을 확인하였다.   그림 9. 기기 옵션을 자동으로 분석하여 적절한 수준의 그래픽 구현. 이 기기는 중간 옵션을 배정받았다.   물론 기존의 작업에 비해 3D 게임을 진행할 때는 기기의 쿨링팬 소음이 두드러지게 들리는 편이었다. 앞서 수행한 작업에서는 쿨링이 필요하지 않거나, 쿨링이 필요하더라도 비교적 짧고 조용하게 한 번의 ‘쏴아아’하는 소리가 들렸다면, 3D 게임을 실행 중일 때는 지속적인 쿨링 소음이 발생하였기 때문이다. 그러나, 여기에서도 HP Z북 울트라 G1a의 탁월한 점을 발견할 수 있었다. 그것은 바로 ‘소음이 발생하는 만큼 쿨링이 잘 되고 있다’는 점이다. 랩톱을 주로 사용하는 사용자는 공감하겠지만, 일부 랩톱의 경우 쿨링 소음이 큰데도 불구하고 쿨링이 제대로 되지 않아 기기 아래쪽의 키보드 부분이 상당히 뜨거워지는 경우가 잦다. 그러나 이 기기는 소음이 크더라도 쿨링이 확실히 진행되고 있었고, 피부에 장시간 접촉시킬 수 있을 정도의 발열만 있었다. 아울러, 게임 내의 실사화 그래픽은 모두 끊기는 부분 없이 자연스럽게 재생되었고, 게임 진행에 이상이 없이 원활히 진행되었다.   그림 10. 그림 내 실사화 시나리오 중 그래픽 재현성이 좋은 부분의 캡처. 왼쪽의 바다 물결 표현, 전면의 포그 표현 등이 끊기지 않고 자연스럽게 재생되었다.   맺음말 HP Z북 울트라 G1a는 AI 리서처와 3D 제작 작업을 병행하는 사용자에게 모바일 워크스테이션으로서 분명한 가치를 지닌 기기다. 이 제품의 구성은 모든 요소를 고르게 끌어올리기보다는, 프로세서와 메모리 성능에 명확하게 힘을 준 제품이다. 이에 사용 목적이 분명한 사용자에게 강점으로 작용한다. AI 전처리, 로컬 추론, 3D 제작 작업과 같이 CPU·메모리 의존도가 높은 워크로드에서는 이러한 설계 방향이 체감 성능으로 직결되기 때문이다. 그런 의미에서 HP Z북 울트라 G1a는 특히 다음과 같은 사용자에게 추천하고 싶다. 첫째, 대용량 데이터 전처리가 일상적인 AI 엔지니어, 둘째, 3D 콘텐츠 제작 과정에서 초안과 검증 단계의 결과물을 빠르게 만들어야 하는 사용자, 셋째, 이 모든 작업을 데스크톱이나 서버에 의존하지 않고 모바일 환경에서도 이어가야 하는 사용자다. HP Z북 울트라 G1a를 사용하는 사용자라면, 적어도 서버급 연산을 요구하는 극단적인 작업을 제외하고는 대부분의 실무 환경에서 성능으로 인한 제약을 체감할 일은 드물 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 박정은 AI 융합 분야 연구자이자 엔지니어로, 컴퓨터 비전, 게임 엔진, 머신러닝, 딥러닝 기반 실무를 수행하며 대용량 AI 데이터 전처리와 AI 실험 파이프라인을 설계·운용해왔다. 필적, 운동학, 감정 인식 중심의 AI 프로덕트 R&D를 수행하며, 모바일 워크스테이션 환경에서 CPU·GPU 자원을 밀도 있게 활용하는 실험 구조를 활용하였다. 산업 연계 교육 현장에서 연구와 실무를 연결하는 엔지니어이자 교육자로 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

HP 코리아가 AI 기반 기술과 게이밍 노하우를 결합한 새 노트북 ‘하이퍼엑스 오멘 15(HyperX OMEN 15)’, ‘하이퍼엑스 오멘 맥스 16(HyperX OMEN MAX 16)’과 ‘하이퍼엑스 오멘 맥스 45L(HyperX OMEN MAX 45L)’ 데스크톱, 그리고 하이퍼엑스 게이밍 기어 라인업을 국내에 공개했다. HP는 프리미엄 게이밍 브랜드 ‘오멘(OMEN)’과 게이밍 주변기기 브랜드 ‘하이퍼엑스(HyperX)’를 중심으로 PC와 기어, 액세서리를 아우르는 게이밍 포트폴리오를 운영해 왔다. 이번에 HP는 오멘과 하이퍼엑스를 ‘하이퍼엑스’라는 하나의 게이밍 브랜드로 통합해 하드웨어와 주변기기, 소프트웨어 전반에 걸쳐 보다 일관된 사용 경험을 제공하겠다는 방향을 밝혔다. HP는 브랜드 통합을 통해 게이머가 선택과 설정에 들이는 부담을 줄이고, 플레이에 더욱 집중할 수 있는 환경을 만들어 간다는 방침이다.     HP가 선보인 하이퍼엑스 오멘 15는 이동성과 성능의 균형을 바탕으로, 다양한 환경에서 안정적인 플레이를 지원하는 게이밍 노트북이다. 최대 170W의 총 플랫폼 전력을 지원해 고사양 게임과 고주사율 플레이 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다. 또한, 최대 인텔 코어 울트라 9 275HX 프로세서와 엔비디아 지포스 RTX 5070 노트북 GPU를 포함한 다양한 구성 옵션을 지원해, 높은 프레임과 빠른 반응성을 구현한다. AI 기반 게이밍 설루션 오멘 AI(OMEN AI)는 게임별 환경에 맞춰 시스템, 하드웨어, 게임 설정을 원클릭으로 조정해 설정 부담을 줄이고 플레이 집중도를 높인다. 여기에 오멘 템페스트 쿨링(OMEN Tempest Cooling) 아키텍처를 적용해 높은 냉각 성능을 제공하며, 인텔과 공동 개발한 팬 클리너(Fan Cleaner) 기술을 통해 주기적으로 팬 회전 방향을 변경해 먼지 쌓임을 방지하고 장시간 사용 시에도 성능 저하를 최소화한다. 하이퍼엑스 오멘 맥스 16는 HP 게이밍 노트북 포트폴리오의 상위 라인업을 대표하는 프리미엄 게이밍 노트북이다. 고성능 게이밍 환경에서 안정적인 퍼포먼스와 몰입감을 제공하는 하이엔드 모델로, AI 기반 최적화(오멘 AI) 및 오멘 게이밍 허브(OMEN Gaming Hub)와의 연계를 통해 사용자 세팅 부담을 줄이고, 게임 환경에 맞춘 플레이 경험을 지원한다. 또한 하이퍼엑스 감성을 반영한 디자인 요소와 생태계 호환성 측면에서도 PC–기어–소프트웨어가 자연스럽게 연결되는 게이밍 경험을 강화했다. 함께 공개된 하이퍼엑스 오멘 맥스 45L은 고사양 게임과 스트리밍, 콘텐츠 제작을 동시에 고려한 하이엔드 데스크톱 모델이다. 고성능 부품 구성과 강력한 냉각 구조를 기반으로 고부하 작업 환경에서도 안정적인 구동을 지원하며, 확장성과 커스터마이징을 고려한 설계를 통해 다양한 세팅에 유연하게 대응한다. HP는 하이퍼엑스 오멘 맥스 45L을 통해 하이엔드 게이머와 스트리머, e스포츠 환경을 아우르는 장시간 고부하 플레이 기준의 프리미엄 데스크톱 경험을 제시한다는 계획이다. HP는 하드웨어 경쟁력과 함께 오멘 AI와 오멘 게이밍 허브를 중심으로 한 소프트웨어 완성도도 강조했다. AI 기반 최적화는 게임과 시스템 환경에 맞춰 설정을 정교하게 조정해 플레이 컨디션의 일관성을 높인다. 이를 통해 초보 사용자부터 숙련된 게이머까지 각자의 플레이 스타일에 맞는 세팅을 보다 직관적으로 적용할 수 있다. HP는 이러한 소프트웨어 기반 최적화를 통해 하드웨어 성능을 보다 효율적으로 활용하고, 장시간 플레이 환경에서도 안정적인 퍼포먼스를 이어갈 수 있도록 지원하고 있다. 이와 더불어, HP는 하이퍼엑스 게이밍 기어를 통해 입력 장치와 오디오 등 플레이 체감 요소까지 포함한 경험 완성도를 강화했다. PC 성능뿐 아니라 연결 안정성, 반응 속도, 설정 편의성 등 실제 플레이에 영향을 주는 요소들이 하나의 환경에서 자연스럽게 작동하도록, 하드웨어·소프트웨어·기어 간 연동 관점에서 생태계를 확장해 나갈 계획이다. HP 코리아의 김대환 대표는 “게임은 이제 단순한 여가를 넘어, 전 세계 이용자들을 연결하고 새로운 문화와 산업을 만들어가는 하나의 플랫폼이 됐다. 오늘날 게이머는 플레이어에 머무르지 않고, 콘텐츠 크리에이터이자 스트리머로 활동하며 경험을 확장하고 있다”면서, “HP는 이러한 변화 속에서 성능 경쟁 그 자체보다, 게이머가 몰입하고 자신을 표현할 수 있는 환경을 만드는 데 집중하고 있다”고 전했다.

엔비디아가 ‘엔비디아 지포스 프레스 콘퍼런스’를 개최했다. 이번 행사는 CES 2026에서 발표된 최신 엔비디아 지포스 기술을 국내에 소개하고, 엔비디아의 차세대 기술 혁신 방향을 공유하기 위해 마련됐다. 엔비디아의 게이밍 기술은 게임 성능과 그래픽 품질을 동시에 향상시키며 전 세계 게이머에게 몰입감 있는 경험을 제공하고 있다. 엔비디아 지포스(GeForce) RTX GPU는 수준 높은 플레이를 위한 필수품으로 자리 잡았으며, RTX 기술은 현재 800개 이상의 게임과 애플리케이션에서 활용되고 있다. 또한 최신 블랙웰(Blackwell)을 탑재한 컴퓨터는 개발자와 크리에이터의 다양한 워크로드를 지원하고 있다. 엔비디아는 이번 달 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026을 통해 게이밍, 개발, 창작에 걸친 차세대 기술을 대거 선보였다. 이번 엔비디아 지포스 프레스 콘퍼런스는 CES 2026에서 발표된 주요 기술을 한국에서 다시 한번 조명하고, 핸즈온 데모를 통해 기술을 직접 체험하고 이해할 수 있도록 구성됐다.     행사는 엔비디아 제프 옌(Jeff Yen) APAC 테크니컬 마케팅 디렉터의 발표로 시작됐다. 옌 디렉터는 최근 공개된 엔비디아 기술을 중심으로 차세대 게이밍 환경과 RTX AI PC의 진화 방향, 그리고 실시간 렌더링과 AI 기술의 결합이 만들어갈 새로운 사용자 경험을 소개했다. 특히 옌 디렉터는 RTX AI PC를 차세대 PC 컴퓨팅의 핵심 플랫폼으로 강조했다. RTX AI PC는 지포스 RTX GPU를 기반으로 고성능 그래픽 처리와 AI 연산을 로컬 환경에서 동시에 수행할 수 있도록 설계된 PC 플랫폼으로, 생성형 AI와 고급 크리에이티브 워크플로를 로컬에서 보다 빠르고 효율적으로 실행할 수 있다. 엔비디아는 RTX AI PC를 통해 게이머는 물론 개발자와 크리에이터까지 아우르는 새로운 PC 사용 경험을 제시하고 있으며, AI가 일상적인 PC 작업 전반으로 확산되는 흐름 속에서 핵심적인 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 이어진 데모 세션에서는 ▲지포스 RTX GPU를 장착해 로컬 환경에서 고성능 그래픽 처리와 AI 연산을 수행할 수 있는 차세대 PC 플랫폼인 ‘RTX AI PC’ ▲2세대 트랜스포머 모델을 적용해 400개 이상의 게임과 애플리케이션에서 향상된 이미지 품질을 제공하는 AI 기반 뉴럴 렌더링 기술인 ‘DLSS 4.5’ ▲가변 주사율(variable refresh rate, VRR) 기술을 기반으로 체감 1000Hz 이상의 모션 선명도를 제공하는 차세대 게이밍 디스플레이 ‘지싱크 펄사(G-SYNC Pulsar)’ ▲엔비디아 GB10 그레이스(Grace) 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 데스크톱 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX 스파크(DGX Spark)’ 등 CES에서 주목받은 기술이 실제 게임과 애플리케이션 환경에서 구현되는 모습이 시연됐다. 참가자들은 프레임 속도 개선, 이미지 품질 향상, 가속 컴퓨팅 효과 등 엔비디아 기술의 실사용 성능을 직접 확인하며, 차세대 게이밍과 AI 워크플로의 활용 가능성을 보다 구체적으로 이해할 수 있었다. 엔비디아는 앞으로도 게이밍과 AI 분야 전반에서 기술 혁신을 이어가며, 한국 시장에서 보다 몰입감 있는 게이밍 경험과 효율적인 AI 워크플로를 지원하기 위해 지속적으로 노력할 계획이라고 전했다.

트림블은 자사의 최첨단 위치 측정 기술이 신형 루시드 그래비티(Lucid Gravity) 전기자동차의 내비게이션 및 운전자 지원 시스템에 핵심 데이터를 제공한다고 발표했다. 트림블 RTX(Trimble RTX)와 프로포인트 고(ProPoint Go) 기술을 통합한 루시드 그래비티는 표준 GPS가 작동하지 않는 터널, 주차장, 복잡한 도심에서도 센티미터 수준의 정확도를 구현하는 위치 측정 엔진을 탑재하게 되었다. 이번 협력은 위성 데이터와 6축 관성 센서를 융합한 설루션을 통해 도로 위에서 향상된 수준의 신뢰성을 제공한다. 일반적인 차량 내비게이션이 미터 단위의 오차를 보이지만, 트림블 기술은 이를 몇 센티미터 단위로 줄여 차량의 차선과 위치를 정확히 확인한다.     트림블의 기술은 백그라운드에서 작동하면서 루시드 그래비티의 운전자 경험을 강화한다.도심 환경에서 자주 발생하는 신호 검색 지연 현상을 방지해 끊김 없는 내비게이션을 지원하고, 고정밀 지리 위치 정보가 핸즈프리 드라이빙 어시스트(HFDA) 시스템에 직접 입력되어, 차량이 고속도로상의 정확한 위치를 파악하도록 한다. 정밀한 고도 데이터를 통해 배터리 소모를 더 지능적으로 예측하고, 실제 지형을 기반으로 남은 주행거리를 초정밀 수준으로 제공하는 한편, 차선 수준의 데이터가 모바일 앱과 대시보드 생태계 내에서 고급 기능을 구현하도록 돕는다. 또한 고충실도 추적을 통해 플릿 자산을 효과적으로 모니터링할 수 있다. 트림블 위치 측정 설루션은 2026년 1월 말부터 생산되는 신형 루시드 그래비티 차량에 기본 탑재된다. 이미 운행 중인 루시드 그래비티 차량은 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 차량의 내비게이션 인텔리전스를 즉시 업그레이드할 수 있다. 트림블의 올리비에 카사비앙카(Olivier Casabianca) 첨단 위치 측정 부문 부사장은 “이번 협력은 자동차가 세상을 인식하는 방식의 중대한 변화를 의미한다"고 말했다. 그는 "우리는 단순히 자동차가 길을 찾는 것을 돕는 데 그치지 않고, 지구상에서 가장 까다로운 환경에서도 복원력과 신뢰성을 갖추고 주행할 수 있도록 지원한다”고 전했다.

[견적 상담 이벤트] 표준화가 어렵고 변수 많은 환경에서 HP 워크스테이션을 선택한 이유 17분기 연속 한국 시장 점유율 1위, HP 워크스테이션 국내 태양광 모니터링 솔루션 기업 다수가 HP 워크스테이션을 선택한 이유는? 대연씨앤아이의 HP 워크스테이션 사용기를 만나보세요 - 인텔® 코어™ Ultra 9 프로세서 탑재 제품상담신청하기(완료시 커피 기프티콘)     필요한 스펙만 예산에 맞춰 구성 가능한 HP Z2 Tower G1i     최대 Intel® Core™ Ultra 9 프로세서 최대 NVIDIA RTX PRO" 6000 Blackwell 워크스테이션 에디션 GPU 최대 256GB DDR5-5600 RAM 최대 36TB 스토리지(3개의 NVMe로 12TB, 2개의 HDD로 24TB) Adobe, Autodesk 등의 ISV 인증 최대 1200W PSU  

엔비디아가 RTX 프로(RTX PRO) 5000 72GB 블랙웰(Blackwell) GPU를 정식 출시하고, 메모리 옵션을 확대해 데스크톱 에이전틱 AI를 지원한다고 밝혔다. 엔비디아는 이번 신제품을 통해 블랙웰 아키텍처 기반의 에이전틱, 생성형 AI 기능을 전 세계 더 많은 데스크톱과 전문가에게 제공하겠다는 계획이다. 새롭게 공개된 GPU 구성은 AI 개발자, 데이터 과학자, 크리에이티브 전문가들이 최신 대용량 메모리 기반 워크플로를 수행하는 데 필요한 하드웨어를 제공한다. AI 개발자는 기존의 엔비디아 RTX 프로 5000 48GB 모델과 이번 72GB 모델 중 선택할 수 있는 유연성을 통해, 다양한 예산과 프로젝트 요구사항에 맞춰 시스템을 최적화할 수 있다.     생성형 AI가 점차 복잡한 멀티모달 에이전틱 AI로 진화하면서, 이러한 기술을 개발하고 배포하기 위한 하드웨어 요구사항도 높아지고 있다. 그 중 하나가 메모리 용량이다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 AI 에이전트를 포함한 최첨단 AI 워크플로를 실행할 때 GPU 메모리에 부담이 가해진다. 이는 모델, 컨텍스트, 윈도우, 멀티모달 파이프라인의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 더욱 심화된다. 에이전틱 AI 시스템은 툴 체인, 검색 증강 생성(RAG), 멀티모달 이해 기능을 포함한다. 이러한 시스템은 종종 여러 AI 모델, 데이터 소스, 다양한 코드 형식을 GPU 메모리 내에서 동시에 활성화 상태로 유지해야 한다. RTX 프로 5000 72GB는 2142 TOPS의 AI 성능을 제공해 이러한 병목 현상을 해결한다. 엔비디아 블랙웰 기반으로 설계된 이 모델은 멀티 워크로드 스케줄링과 다양한 아키텍처 혁신을 통해 AI, 뉴럴 렌더링, 시뮬레이션에 높은 처리량을 제공한다. 또한 72GB의 초고속 GDDR7 메모리를 탑재해 기존 48GB 모델 대비 50% 향상된 메모리 용량을 제공함으로써, 개발자는 더 큰 규모의 모델을 로컬 환경에서 훈련, 파인튜닝(fine-tune), 프로토타이핑할 수 있다. 이를 통해 사용자는 데이터 프라이버시를 유지하면서 낮은 지연 시간과 비용 효율을 확보할 수 있다. 또한 AI 작업을 데이터센터급 인프라에 의존하지 않고, 워크스테이션에서 직접 모델을 활용할 수 있다. 엔비디아는 RTX 프로 5000 72GB가 “업계 표준 생성형 AI 벤치마크 기준으로 이미지 생성 기능이 이전 세대 엔비디아 하드웨어 대비 3.5배, 텍스트 생성 성능은 2배 향상됐다”고 소개했다.  또한 “아놀드(Arnold), 카오스 V-레이(Chaos V-Ray), 블렌더(Blender)와 같은 패스 트레이싱 엔진부터 D5 렌더(D5 Render), 레드시프트(Redshift) 등 실시간 GPU 렌더러 전반에서 렌더링 시간을 최대 4.7배 단축한다. 컴퓨터 지원 엔지니어링과 제품 설계 분야에서는 2배 이상의 그래픽 성능을 제공한다”고 전했다.

슈퍼마이크로컴퓨터가 엔비디아 HGX B300 기반의 4U 및 2-OU(OCP) 수냉식 설루션을 출시하고, 출하를 시작했다고 밝혔다. 슈퍼마이크로의 엔비디아 블랙웰 아키텍처 제품군에 새롭게 추가된 두 제품은 슈퍼마이크로 데이터센터 빌딩 블록 설루션(Data Center Building Block Solutions : DCBBS)의 핵심 구성으로, 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리를 위한 높은 GPU 집적도와 에너지 효율을 구현한다. 엔비디아 HGX B300 기반 2-OU(OCP) 수냉식 설루션은 21인치 OCP 오픈 랙 V3(ORV3) 규격으로 설계됐다. 랙당 최대 144개의 GPU를 탑재하는 높은 수준의 GPU 집적도를 제공한다. 이를 통해 하이퍼스케일 및 클라우드 기업은 공간 효율과 서비스성(serviceability)을 동시에 확보할 수 있다. 또한, 랙스케일 설계로 블라인드-메이트 매니폴드 커넥션, 모듈형 GPU/CPU 트레이 아키텍처, 최첨단 구성 요소(component) 수냉식 냉각 설루션을 탑재했다. 이 시스템은 8개의 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU(개당 TPU 최대 1100W)를 통해 보다 작은 면적에서 적은 에너지로 AI 워크로드를 처리한다. 단일 ORV3 랙은 최대 18개의 노드와 총 144의 GPU를 지원하며, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 스위치와 슈퍼마이크로 1.8MW 인로(In-Row) CDU를 통해 확장된다. 엔비디아 HGX B300 컴퓨트 랙 8개, 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 네트워킹 랙 3개, 슈퍼마이크로 인로 CDU 2개로 구성된 슈퍼마이크로 슈퍼클러스터는 GPU를 유닛 당 총 1152개까지 확장 가능하다.     또 다른 엔비디아 HGX B300 기반 신제품인 4U 전면 I/O 수냉식 설루션은 기존의 대규모 AI 팩토리용 19인치 EIA 랙 폼팩터에 엔비디아 HGX 기반 2-OU(OCP) 설루션과 동일한 연산 성능 및 냉각 효율을 제공한다. 이 설루션은 슈퍼마이크로의 DLC 기술을 기반으로 시스템 열을 최대 98%까지 수냉식으로 제거한다. 동시에 고집적 학습 및 추론 클러스터의 에너지 효율성 강화, 소음 저감, 서비스성 향상을 돕는다. 슈퍼마이크로의 엔비디아 HGX B300 설루션은 시스템당 2.1TB의 HBM3e GPU 메모리를 탑재해 시스템 단에서 보다 큰 규모의 모델을 처리할 수 있으며, 이는 성능 향상으로 이어진다. 이에 더해, 두 설루션을 엔비디아 퀀텀-X800 인피니밴드 또는 엔비디아 스펙트럼-4 이더넷과 함께 사용할 경우, 통합된 엔비디아 커넥트 X-8 슈퍼NICs를 통해 컴퓨트 패브릭 네트워크 처리량을 최대 800Gb/s까지 늘려 클러스터 단의 성능을 향상시킨다. 그 결과, 에이전틱 AI 애플리케이션, 기반 모델 학습, 멀티모달 대규모 추론 등 AI 팩토리의 다양한 고부하 AI 워크로드를 빠르게 처리할 수 있다. 새롭게 선보인 두 가지의 엔비디아 HGX B300 설루션은 고객의 TCO 절감과 운영 효율 향상을 위해 개발되었다. 슈퍼마이크로는 DLC-2 기술이 데이터센터의 에너지 사용량을 최대 40% 절감하고, 45°C 온수로 냉각해 보다 적은 양의 물을 사용한다고 설명했다. 이때, 기존의 냉각수와 압축기는 필요하지 않다. 또한 슈퍼마이크로 DCBBS는 랙 형태로 L11 및 L12 설루션 테스트를 거쳐 사전 검증된 상태로 출하된다. 이를 통해 하이퍼스케일, 엔터프라이즈, 정부기관의 데이터센터 가동 준비 시간을 단축한다. 슈퍼마이크로는 이번 제품 출시로 자사의 엔비디아 블랙웰 기반 제품군이 한층 강화되었다고 전했다. 기존 제품군에는 엔비디아 GB300 NVL72, 엔비디아 HGX B200, 엔비디아 RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션 등을 지원하는 설루션이 포함된다. 이 모든 설루션은 다양한 AI 애플리케이션 및 사용 사례에서 최적의 성능을 테스트하고 엔비디아 인증을 획득했다. 이 과정은 각 설루션에 엔비디아 AI 엔터프라이즈, 엔비디아 런에이아이(Run:ai) 등의 엔비디아 AI 소프트웨어 및 엔비디아 네트워킹을 적용한 상태에서 이뤄진다. 고객은 단일 노드부터 풀스택 AI 팩토리에 이르기까지 유연하게 확장 가능한 AI 인프라를 손쉽게 구축할 수 있다. 슈퍼마이크로의 찰스 리앙(Charles Liang) 사장 겸 CEO는 “전 세계적으로 AI 인프라 수요가 빠르게 증가하고 있다. 이번에 선보인 엔비디아 HGX B300 기반 수냉식 설루션은 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리가 요구하는 성능 집적도와 에너지 효율성을 충족한다”면서, ”업계에서 가장 컴팩트한 엔비디아 HGX B300 탑재 설루션이며, 단일 랙에서 최대 144개의 GPU를 지원한다. 또한, 슈퍼마이크로의 검증된 DLC 기술을 통해 에너지 소비량과 냉각 비용을 절감한다”고 말했다. 또한 그는 “슈퍼마이크로는 DCBBS를 통해 대규모 AI 인프라 구축을 지원하며, 준비 시간(time-to-market) 단축, 와트 당 최고 성능 구현, 설계부터 배포까지의 엔드 투 엔드 통합 제공이 그 핵심”이라고 덧붙였다.

안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 ZBook X G1i 16”  ZBook Fury G1i 18” 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 2월호 또는 3월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 12월 24일(수)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요.   모델   사양 추천 market ZBook X G1i 16” HP ZBook X G1iHP IDS DSC RTX PRO 2000 8GB Ultra 7 255H X 16 inch G1i Base NB PC Product Development - Product Designer: Inventor, SolidWorks, Solid Edge M&E 2D artist: Photoshop, Illustrator ZBook Fury G1i 18” HP ZBook Fury 18 G1iNVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell 115W+ 12 GB Graphics Product Development - Product Designer: CATIA, NX, Creo - Manufacturing Engineer: Delmia, SolidWorks CAM, Tecnomatix, Creo Manufacturing Rendering: VRED, ICEM Surf, CATIA Rendering, Creo Render Studio, NX Rendering - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 참고 후기 HP Z2 미니 G1a 리뷰 : BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  

캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 10월 22일 ‘고가의 GPU 없이도 최대 VRAM 96GB 작업 가능, HP Z AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로, 강력한 미니 워크스테이션’을 표방한 HP Z2 미니 G1A(HP Z2 Mini G1A)를 소개하는 시간을 마련했다. AI와 디지털 콘텐츠 작업을 하고 있거나 시작하려는 기업·개인에게 G1A는 현실적인 대안이 될 것으로 기대된다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 마루인터내셔널 배현수 부장   미니지만 96GB VRAM… ‘새로운 가성비 워크스테이션’ HP코리아 차성호 이사는 워크스테이션은 “단순 고성능 PC가 아니라, R&D·엔지니어링에서 무거운 애플리케이션을 장시간 안정적으로 돌리기 위해 설계된 장비”라고 정의했다. Z2 미니 G1A는 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(Ryzen AI Max Pro) 기반 16코어 CPU, 통합형 CPU·GPU 구조를 채택해 지연 시간을 줄이고, 128GB 통합 메모리 중 최대 96GB를 VRAM으로 할당할 수 있는 것이 핵심이다. 기존에 96GB VRAM을 구성하려면 RTX 6000급 GPU 두 장이 필요했고, GPU 비용만 수천만 원이 들었다. Z2 미니는 이와 비슷한 메모리 용량을 훨씬 적은 비용으로 활용할 수 있어 기존에는 메모리 부족 때문에 시도조차 어려웠던 워크플로를 가능하게 하는 장비라는 설명이다. 폼팩터는 300W 파워 내장 미니 박스 형태로 책상 위·아래, 모니터 뒤, 랙 장착 등 다양한 설치가 가능하며, 팬·성능 모드를 선택해 저소음/성능/랙 환경에 맞게 튜닝할 수 있다. 타깃으로는 3D 모델링, 렌더링, 콘텐츠 제작, AI·LLM 개발, 데이 터 사이언스 등이 제시됐다. 차성호 이사는 “이 제품은 96GB VRAM을 통해 기존에는 메모리 한계 때문에 불가능했던 워크플로를 가능하게 만드는 새로운 형태의 미니 워크스테이션”이라고 말했다.   DCC·CAD·LLM까지… 실사용으로 본 성능과 활용성 마루인터내셔널 배현수 부장은 Z2 미니 G1A(AMD 라이젠 AI 맥스 프로 395, RAM 64GB)로 DCC·CAD·LLM·AI 이미지까지 실제 업무에 가까운 테스트를 진행한 사례를 발표했다. 시네벤치(Cinebench) 멀티코어 벤치마크에서는 애플의 M1 울트라보다 높은 점수가 나와 “생각보다 훨씬 강력한 성능”이라고 평가했다. 시네마 4D(Cinema 4D)에서는 약 2만 5000개 파트, 3100만개 폴리곤 규모의 CAD 기반 신을 무리 없이 조작했고, 레드시프트(Redshift) 및 브이레이(V-Ray) CPU 렌더에서도 대용량 신을 안정적으로 처리했다. 지브러시(ZBrush)에서는 1억 1000만개 폴리곤 모델도 부드럽게 다뤄, 대용량 메시에 강점을 보였다. 아이언캐드(IronCAD) 대형 어셈블리(2만 1800개 부품, 860MB 크기) 테스트에서는 RTX 2060 노트북과 비슷한 뷰포트 성능을 보여, CAD 엔지니어가 “이 작은 장비에서 이 정도 퍼포먼스가 나올 줄 몰랐다”며 놀랐다는 후기도 전했다. LLM 측면에서는 LM 스튜디오(LM Studio)로 20B급 모델을 로컬에서 구동해 실사용 감각을 확인했고, 올라마(Ollama) 기반 라마 모델로 한글 Q&A도 테스트했다. 배 부장은 “외부 챗GPT(ChatGPT)를 쓰기 어려운 보안 환경에서 로컬 LLM 실험용 장비로 충분히 의미가 있다”고 강조했다. 콤피UI(ComfyUI)를 통한 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)도 설정 변경 후 동작을 확인해, 로컬 AI 이미지 실험 환경으로서 가능성을 보여줬다.      ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.