HPE Apollo 시스템

획기적인 성능과 함께 더 작은 공간에 전력 및 냉각 공급 기능을 갖춘 경제성을 겸비한 시스템.

Apollo 제품군 가이드 다운로드

데이터 기반 조직을 위한 새로운 가능성

인프라에 특수 용도로 구축된 컴퓨팅 성능을 추가하고 구현 시간을 몇 개월에서 며칠로 단축시켜 가치 창출 시간을 가속화하십시오. 특정 워크로드 유형과 규모에 적합한 하이퍼스케일 서버 시스템을 선택하여 알맞은 규모의 확장성, 성능, 효율성을 적용하십시오.

가속화된 컴퓨팅을 위한 엔터프라이즈 플랫폼

HPE Apollo 6500 Gen10 시스템은 업계 최고의 GPU, 고속 GPU 상호 연결, 높은 대역폭 패브릭, 워크로드에 맞게 구성 가능한 GPU 토폴로지를 통해 탁월한 성능을 제공하는 이상적인 HPC 및 딥 러닝 플랫폼입니다.

HPC와 빅 데이터를 위한 집적도 최적화 제품군

HPE Apollo 고집적 서버 제품군은 최고 수준의 성능과 효율성을 위해 구축되었습니다. 엄청난 규모의 스케일아웃에 적합하게 설계된 랙 규모의 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹 솔루션입니다. 모든 규모의 조직에 적합한 계층형 접근방식으로 빅 데이터 분석, 개체 스토리지,  고성능 컴퓨팅(High Performance Computing, HPC) 워크로드에 적합합니다. HPE Apollo는 공랭식보다 훨씬 효율적인 수랭식과 작업 그룹 및 프라이빗 클라우드 워크로드에 두 배의 컴퓨팅 집적도를 지원하는 “적절한 규모의 확장”을 지원합니다.

속도와 확장을 개선하는 혁신

HPE Apollo70: 새로운 ARM 기반 HPC 플랫폼

최대 메모리 대역폭과 친숙한 관리 및 성능 툴, 우수한 집적도와 확장성을 갖춘 혁신적인 ARM HPC 프로세서 기술은 대규모 HPC 클러스터 구축에 적합합니다.

HPE Apollo 2000 멀티 서버 플랫폼

기존의 랙 장착 및 펌웨어 수준 보안보다 집적도가 두 배 높고, HPC 워크로드를 위한 스케일아웃 서버 아키텍처로 연결됩니다.

HPE SGI 8600: 고집적의 클러스터링된 수퍼컴퓨팅

수랭식의 확장형 고집적 클러스터링 수퍼컴퓨터 시스템으로 우수한 전력 효율성과 에너지 절감 효과를 얻을 수 있습니다.⁵ 업계 표준 프로세서, 상호 연결, 소프트웨어가 최고의 유연성과 성능을 지원합니다.

HPE Apollo 6000 Gen10: 성능에 최적화됨

성능 최적화된 공랭식 시스템으로 뛰어난 구성 유연성, 이중화 구조의 전원, 간편한 관리, 랙 규모 효율로 막대한 규모의 HPC 구축에 필요한 TCO(총소유비용)를 줄여줍니다.

헬스케어 및 새로운 유전체학의 물결

유전자 시퀀싱 기술이 유전자, 건강, 치료 간 연결 고리를 찾습니다. 유전자 기술이 환자, 프로바이더, IT에 어떤 영향을 미치는지 알아보십시오.

스케일업 및 스케일아웃 워크로드에 최적화된 솔루션

확장

각 데이터 유형에 맞춰 규모, 성능, 비용 대비 효율성을 최적화하고 이에 따라 볼륨, 속도, 다양성을 관리합니다. 확장 및 축소가 가능한 워크로드 최적화된 솔루션을 이용해 필요한 만큼의 용량과 성능만을 제공하려면 HPE Apollo를 사용하십시오.

고집적의 경제적 빌딩 블록

경제성

규모에 따른 효율적인 구현을 위한 고집적도의 경제적 구성 요소를 이용하여 자금 및 운영 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. HPE Apollo 4500의 42U1 랙에서 최대 30대의 서버와 3.6페타바이트의 용량을 활용할 수 있습니다.

2017년 후반기 출시: 고집적도를 통해 매우 우수한 성능 제공

고집적도에서 매우 우수한 성능 제공

Apollo 6000 Gen10 시스템은 고집적도에서 매우 우수한 성능의 HPC를 제공합니다. HPE는 서버를 뛰어 넘어 사고하고 적절한 경제성으로 적절한 컴퓨팅을 제공하는 랙 수준 솔루션을 설계하는 새로운 접근 방식을 주도했습니다.

수랭식 수퍼컴퓨팅

HPE SGI 8600 시스템은 수랭식, 트레이 기반, 고집적의 확장형 클러스터 컴퓨터 시스템으로서 처음부터 페타플롭의 속도로 복잡한 HPC 워크로드를 실행하고, 수천 개의 노드로 원활하게 확장되고, 최고의 에너지 효율성을 제공합니다. 

#1

Green500 에너지 효율성 부문2

100%

데이터 센터의 용수로 시스템 열기 제거3

수천 개

외부 스위치 없이 연결된 노드 수4

Apollo 플랫폼을 위한 서비스

빅 데이터와 AI의 전략적 계획

빅 데이터와 AI의 전략적 계획

하루 동안 진행되는 HPE AI 전환 워크숍에서 주요 의사 결정자들은 빅 데이터와 AI 개념을 확실하게 이해하고 비즈니스의 우선순위인 사용 사례를 식별하여 향후 수행할 단계를 정의하는 대략적인 계획을 수립할 수 있습니다.

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HPE Pointnext로 HPC 개선

HPE Pointnext로 HPC 개선

HPE의 AI, 데이터, 분석 CoE 관련 전문 지식과 빅 데이터/Hadoop 계획, 설계, 구현을 위해 새롭게 개선된 HPE Pointnext 자문 및 전문 서비스를 활용하십시오.

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기대를 충족하는 서비스 경험 누리기

기대를 충족하는 서비스 경험 누리기

기대하는 서비스 경험에 맞추어 우선순위를 조정하여 원하는 성과를 달성할 수 있습니다. HPE 운영 서비스를 통해 문제를 방지하고 해결할 수 있습니다.

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온프레미스 사용량 기반 모델

온프레미스 사용량 기반 모델

사용하는 만큼만 지불하십시오. 인프라, 실시간 분석, 빅 데이터, 애플리케이션과 데이터 백업 또는 보호 등 오늘날의 비즈니스 리더들은 원하는 성과를 얻는 데 필요한 요소를 더욱 광범위하게 활용하려고 합니다.

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성공 사례

연락처

고객의 요구 사항에 적합한 HPE Apollo 시스템을 제공할 준비가 되어 있는 ISV, 파트너, 통합업체로 이루어진 광범위한 에코시스템을 활용해 보십시오.

관련자료

비디오 : 데이터 기반 조직에 적합한 인프라

비디오 재생
HPE-Choosing-Right-Infrastructure_2x-md
비디오 | 3:28

HPE가 데이터를 통해 지능적인 통찰력과 혁신적인 서비스를 구축하여 향상된 비즈니스 성과를 추진하는 방법을 알아보십시오.

기사 : Apollo, HPC와 슈퍼컴퓨터의 혁신

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기사

관리자, 엔지니어, 중역들은 과학, 경영, 교육, 약학 등에 필요한 고급 계산과 관련된 복잡한 문제를 해결해야 할 과제를 안고 있습니다.

기사 : Apollo 8000을 사용하여 데이터 센터 효율성을 높인 Arctic 대학교

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기사

HPE Apollo 8000 시스템을 이용해 세계 최고 효율성을 자랑하는 데이터 센터를 구축하려는 대학.

1. 10대의 HPE Apollo 4530 시스템 및 8TB의 HDD 기준.

2. Top500.org’s Green500, 2017년 6월.

3. 일반적인 운영 조건 기준: 데이터 센터의 용수는 데이터 센터의 주변 공기 온도보다 5°C 이상 낮음; HPE SGI 8600은 데이터 센터 “방 중립적”이고 데이터 센터에 열기를 방출하지 않으며, 데이터 센터 공랭식 장비에 로드를 추가하지 않습니다.

4. 주장: 통합 스위치와 하이퍼큐브 기술을 사용하여 추가 스위치 없이 >10,000노드로 확장됩니다 4. 입증: 4 SGI ICE XA 계층형 클러스터의 최대 1만 개 이상 노드 자동 프로비저닝에 대한 HPE 내부 테스트, 2015년 6월. 계산: https://www.nas.nasa.gov/hecc/resources/pleiades.html에서 NASA가 “Pleaides 노드 세부 정보”의 공개 페이지에서 명시한 노드 수를 더합니다. Pleiades는 거기에 설치된 ICE 시스템 이름입니다.  2016+2088+5400+1936의 결과는 노드 11440개입니다. NASA Pleiades, 2017년 5월.

5. 폐쇄 루프 공기 흐름에 의한 냉각 비용 최대 절감 효과를 통해 셀 안의 공기가 데이터 센터의 공기와 혼합되지 않게 합니다. 입증: HPE 내부 엔지니어링 조사 “수랭식 가치 제안”, WWAS 2017년 2월.