https://www.lstlab.org/assets/computing-data.js?v=19

1window.LST_COMPUTING = {
2  "schemaVersion": 1,
3  "asOf": "2026-09-27",
4  "plannedDate": "2026-11",
5  "unit": "GPU",
6  "source": [
7    "연구책임자가 제공한 보유 현황 및 도입 계획",
8    "Inventory and procurement plan provided by the principal investigator"
9  ],
10  "heroImage": "images/computing/gpu-server-illustration.webp",
11  "teaserImage": "images/computing/gpu-server-illustration-thumb.webp",
12  "imageDescription": [
13    "GPU 서버 인프라 설명용 생성 이미지. 실제 연구실 설치 사진이나 특정 제품의 외형·장착 구성을 나타내지 않습니다.",
14    "AI-generated illustration of GPU server infrastructure, not a photograph of our lab or a representation of a specific product or installation."
15  ],
16  "devices": [
17    {
18      "id": "rtx-4090",
19      "name": "GeForce RTX 4090",
20      "shortName": "RTX 4090",
21      "current": 1,
22      "plannedAdditional": 0,
23      "kicker": "MODEL DEVELOPMENT",
24      "memoryLabel": "24 GB GDDR6X",
25      "role": [
26        "모델 개발과 반복 실험",
27        "Model development & iteration"
28      ],
29      "description": [
30        "기준 모델 구현, 시계열·그래프 학습, 실험 코드 검증 등 모델 개발 단계의 활용 예시입니다.",
31        "Example applications include baseline implementations, time-series and graph learning, and validation of experimental code."
32      ],
33      "tags": [
34        "Prototyping",
35        "Baseline models",
36        "Evaluation"
37      ],
38      "specNote": [
39        "NVIDIA 공식 제품 참고 사양",
40        "NVIDIA reference product specification"
41      ],
42      "specUrl": "https://www.nvidia.com/en-us/geforce/graphics-cards/40-series/rtx-4090/"
43    },
44    {
45      "id": "rtx-pro-6000",
46      "name": "RTX PRO 6000",
47      "shortName": "RTX PRO 6000",
48      "current": 1,
49      "plannedAdditional": 5,
50      "kicker": "MEMORY-INTENSIVE LEARNING",
51      "memoryLabel": "96 GB GDDR7 · ECC",
52      "role": [
53        "다양한 데이터의 표현 학습",
54        "Learning across data modalities"
55      ],
56      "description": [
57        "시계열·멀티모달 모델의 미세조정과 임베딩 학습 등 메모리 요구가 큰 연구 실험의 활용 예시입니다.",
58        "Example applications include fine-tuning time-series and multimodal models and learning embeddings for memory-intensive experiments."
59      ],
60      "tags": [
61        "Fine-tuning",
62        "Multimodal learning",
63        "Embeddings"
64      ],
65      "specNote": [
66        "Blackwell 제품군 공통 참고 사양 · 세부 에디션 미확인",
67        "Blackwell family reference specification; exact edition not yet recorded"
68      ],
69      "specUrl": "https://www.nvidia.com/en-us/products/workstations/professional-desktop-gpus/rtx-pro-6000-family/"
70    },
71    {
72      "id": "h200",
73      "name": "H200",
74      "shortName": "H200",
75      "current": 2,
76      "plannedAdditional": 8,
77      "kicker": "FOUNDATION MODEL RESEARCH",
78      "memoryLabel": "141 GB HBM3e",
79      "role": [
80        "파운데이션 모델 연구의 확장",
81        "Scaling foundation-model research"
82      ],
83      "description": [
84        "파운데이션 모델 학습·추론과 규모 확장 실험을 위한 활용 예시입니다. 다중 GPU 실행 방식은 서버 구성에 따라 달라집니다.",
85        "Example applications include foundation-model training, inference, and scaling studies. Multi-GPU execution depends on the installed server configuration."
86      ],
87      "tags": [
88        "Training",
89        "Inference",
90        "Scaling studies"
91      ],
92      "specNote": [
93        "SXM / NVL 공통 메모리 참고 사양 · 폼팩터 미확인",
94        "Memory reference shared by SXM / NVL; installed form factor not yet recorded"
95      ],
96      "specUrl": "https://www.nvidia.com/en-us/data-center/h200/"
97    }
98  ]
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