ASUS Ascent GX10 리뷰

ASUS Ascent GX10은 NVIDIA GB10 슈퍼칩을 기반으로 하는 동일한 핵심 구조를 따르며, Arm v9.2-A CPU 복합체와 통합 Blackwell 그래픽, 그리고 128GB의 통합 LPDDR5x 메모리를 결합했습니다. NVIDIA는 이 플랫폼의 FP4 AI 컴퓨팅 성능을 최대 1페타플롭(petaFLOP)으로 평가하며, 최대 2천억 개의 파라미터를 사용한 모델 미세 조정을 지원합니다. CPU와 GPU 간의 통신은 NVLink-C200C를 통해 이루어져 시스템 전체에서 일관된 메모리 접근을 가능하게 합니다.

ASUS는 이 하드웨어를 150 x 150 x 51mm의 컴팩트하고 세련된 섀시에 담아 스텔라 그레이 색상으로 마감했으며, 무게는 1.48kg입니다(델과 기가바이트 버전보다 약간 더 크고 무겁습니다). 다른 제품들과 마찬가지로 240W 외부 어댑터로 전원을 공급받습니다.

저장 장치 옵션은 1TB 및 2TB PCIe 4.0 NVMe 구성부터 4TB PCIe 5.0 NVMe 변형까지 다양합니다. 네트워크는 10G 이더넷과 통합 NVIDIA ConnectX-7 SmartNIC를 포함하며, AW-EM637 모듈을 통해 Wi-Fi 7 및 Bluetooth 5.4를 지원합니다. 후면 연결 포트는 DisplayPort 2.1 대체 모드를 지원하는 USB 3.2 Gen 2×2 Type-C 포트 3개, 180W PD 입력을 지원하는 USB Type-C 포트 1개, HDMI 2.1, 10G LAN, ConnectX-7 포트 및 켄싱턴 락 슬롯으로 구성됩니다.

ASUS가 GB10 플랫폼에서 냉각, 스토리지 및 연결성을 다른 업체와 비교하여 어떻게 통합했는지, 그리고 지속적인 작업 부하에서 성능 차이가 얼마나 되는지 살펴보겠습니다.

ASUS Ascent GX10 사양

스펙	ASUS Ascent GX10 (GB10)
크기 및 무게
높이	2의
폭	5.9의
깊이	5.9의
중량(평량)	3.26 파운드
프로세서
프로세서 종류	NVIDIA GB10 (그레이스 블랙웰 슈퍼칩) (20코어)
통합 그래픽	NVIDIA Blackwell GPU(통합형)
메모리
메모리 유형	LPDDR5x (통합 시스템 메모리)
메모리 구성	128GB LPDDR5x 통합 시스템 메모리
메모리 대역폭	273 GB/s (8533 MT/s)
운영체제
지원되는 운영 체제	엔비디아 DGX OS
외부 포트 및 슬롯
네트워크 포트	RJ45(10GbE) 1개 NVIDIA ConnectX-7 NIC (200G × 2 QSFP)
USB 포트	USB 3.2 Gen 2×2 Type-C 포트 3개(20Gbps) PD 기능이 있는 USB 3.2 Gen 2×2 Type-C 포트 1개
비디오 포트	HDMI 2.1a 포트 1개
전원 어댑터 포트	USB 타입 C (PD 입력)
보안 슬롯	원 켄싱턴 록
Wireless
WiFi	WiFi 7 (AW-EM637, 2×2)
Bluetooth	Bluetooth 5.4
스토리지
저장 옵션	M.2 NVMe PCIe 5.0: 4TB M.2 NVMe PCIe 4.0: 1TB / 2TB
전원 어댑터
타입	240W 외부 어댑터(USB Type-C)

ASUS Ascent GX10 디자인 및 제작

ASUS Ascent GX10은 다른 Spark 기반 시스템에서 볼 수 있었던 것처럼 150 x 150mm의 컴팩트한 크기를 유지하며, 높이는 51mm, 무게는 1.48kg입니다. 외관은 세련된 회색으로 마감되어 실험실용 레퍼런스 유닛이라기보다는 깔끔한 데스크톱 어플라이언스처럼 보입니다.

전면부는 기기 전체 너비에 걸쳐 촘촘하게 배열된 수직 통풍구가 눈에 띄며, 작은 ASUS 로고와 통풍구 패턴에 자연스럽게 녹아든 사각형 전원 버튼이 자리하고 있습니다. 특히 전원 버튼에 전원 표시등을 통합한 점이 독특합니다. 언뜻 보기에는 이상하게 들릴 수 있지만, 많은 GB10 시스템에는 전원 표시등이 아예 없습니다.

모든 주요 연결 포트는 시스템 후면에 있으며, ASUS는 사용 가능한 공간을 효율적으로 활용했습니다. 3개의 USB 3.2 Gen 2×2 Type-C 포트는 DisplayPort 대체 모드를 지원하며 20Gbps 속도를 제공하고, 전원 입력 전용 USB Type-C 포트 1개는 PD 3.1 EPR을 통해 최대 180W를 지원합니다. 디스플레이 출력은 HDMI 2.1 포트 1개가 제공됩니다.

네트워킹 옵션으로는 10G LAN 포트와 NVIDIA ConnectX-7 NIC가 포함되어 있어 고대역폭 데이터 전송과 여러 시스템 연결을 지원합니다. 또한 일반적인 켄싱턴 락 슬롯도 갖추고 있습니다.

GX10 내부에는 NVIDIA의 GB10 Grace Blackwell Superchip이 탑재되어 있으며, Arm v9.2-A CPU와 통합 Blackwell 그래픽이 결합되어 있습니다. 128GB의 LPDDR5x 통합 메모리가 지원되어 CPU와 GPU가 별도의 메모리 영역이 아닌 동일한 메모리 풀을 공유합니다. 이러한 구성은 이러한 시스템이 설계된 목적에 부합하는 AI 워크로드에 매우 중요합니다.

저장 장치는 M.2 2242 NVMe 슬롯을 통해 제공되며, 1TB 및 2TB PCIe 4.0 드라이브부터 최대 4TB PCIe 5.0 구성까지 다양한 옵션을 지원합니다. 전원은 최대 240W 정격의 USB-C PD 3.1 EPR 어댑터를 통해 공급되며, 기기 자체의 소비 전력은 최대 180W입니다. 무선 기술은 Wi-Fi 7 모듈과 Bluetooth 5.4를 지원하며, 유선 네트워크를 위한 10G 이더넷도 내장되어 있습니다.

에이수스 어센트 GX10 열 테스트

ASUS Ascent GX10 내부 부품의 발열을 테스트하기 위해 파운더스 에디션 및 Dell, Acer, GIGABYTE와 같은 OEM 제품과 비교했습니다. 이에 대한 자세한 내용은 Spark 열 테스트 보고서 에서 확인할 수 있습니다.

전체 스택에 걸쳐, 우리는 세 단계에 걸친 워크로드를 적용하여 약 한 시간 동안 사용률을 점진적으로 증가시키면서 특정 기간 동안 구성 요소들을 모니터링했습니다. 이를 통해 장기간에 걸쳐 다양한 워크로드 단계에서 장치가 어떻게 사용되는지 확인할 수 있었습니다. 모니터링 대상은 CPU, GPU, 네트워크, NVMe 온도 및 총 전력 소비량이었습니다.

CPU 온도

CPU 열 테스트 중 ASUS 시스템은 프리필 헤비(Prefill Heavy) 단계에서 최고 온도 87.3°C를 기록했습니다. 이는 고부하 전환 시 ASUS 시스템이 비교 대상 제품들 중 상위 중간 수준에 해당함을 의미하며, 최고 온도보다는 약간 낮습니다.

작업 부하가 Equal ISL/OSL에서 Decode Heavy로 전환됨에 따라 CPU 온도는 계속 상승하는 대신 안정화되었습니다. 지속적인 디코딩 활동은 제어된 열 범위 내에 머물렀으며, 이는 87.3°C의 최고 온도가 장시간의 열 포화가 아닌 단시간의 온도 상승 활동과 관련이 있음을 나타냅니다.

최저 온도 범위에서 CPU는 유휴 상태 또는 경부하 조건에서 38.8°C를 기록했습니다. 이 기준 온도는 시스템이 과부하 상태에 있지 않을 때 효과적인 열 방출을 반영합니다.

전반적으로 ASUS는 CPU 발열이 순간적으로 높아지지만 안정적으로 제어되는 모습을 보여주었으며, 지속적인 부하 시에도 안정적인 동작을 유지했습니다.

GPU 온도

GPU 발열 또한 비슷한 양상을 보였습니다. 프리필 헤비 가속 테스트 중 GPU 온도는 최대 82°C에 도달했습니다. 이는 ASUS 제품이 피크 버스트 조건에서 일부 경쟁사 제품보다 약간 높은 온도이지만, GB10 플랫폼의 예상 작동 범위 내에 있음을 의미합니다.

작업이 ISL/OSL 균등화 및 디코딩 집중 단계로 전환됨에 따라 GPU 온도는 안정화되었습니다.

GPU는 부하가 적은 단계에서 최저 38°C의 온도를 기록했으며, 이는 스택의 나머지 부분과 일관된 안정적인 유휴 열 특성을 나타냅니다.

종합적으로 볼 때, ASUS는 예측 가능한 지속적인 발열 수준을 유지하면서 강력한 순간 GPU 활용률을 허용했습니다.

NVMe 온도

스토리지 열 관리는 매우 양호했습니다. NVMe 드라이브는 부하가 높은 단계에서 최고 56.8°C에 도달했지만, 일반적인 스로틀링 임계값보다 훨씬 낮은 온도를 유지했습니다. 이는 스토리지 서브시스템 주변 섀시의 공기 흐름 또는 열 설계가 효과적이었음을 시사합니다.

부하가 적은 단계에서는 NVMe 온도가 최저 37.8°C까지 떨어져 다른 시스템의 유휴 온도와 거의 일치하며, 이는 스토리지가 휴지 상태에서는 열적 제약을 받지 않는다는 것을 뒷받침합니다.

전반적으로 ASUS는 부하 상태에서도 비교적 안정적인 NVMe 발열 프로파일을 유지했습니다.

NIC 온도

NIC 온도는 사용량이 많은 단계에서 최고 73°C까지 상승했습니다. 이는 ASUS 제품이 네트워크 처리량이 최대치에 달하는 조건에서 다른 제품들보다 온도가 높은 편에 속함을 의미하지만, 정상적인 작동 허용 범위 내에 있습니다.

낮은 작업 부하 시 기록된 최저 NIC 온도는 41°C였으며, 이는 예상되는 기본 동작을 반영합니다.

NIC의 열 스케일링은 시스템 부하에 비례하여 진행되었으며 비정상적인 변동은 나타나지 않았습니다.

GPU 전력 소비량

프리필 헤비 전환 중 GPU 전력 소모는 최대 69.77W에 달했습니다. 동급의 다른 고성능 제품들과 비교했을 때, ASUS는 관찰된 최대 전력 수준보다 약간 낮은 수준으로 작동했습니다.

이러한 전력 소비 패턴은 시스템의 균형 잡힌 열 프로파일을 설명하는 데 도움이 됩니다. 순간적으로 GPU 온도가 82°C에 도달했지만, 최고 전력 소비 시스템에 비해 최대 전력 할당량이 약간 낮은 것은 ASUS가 테스트 시스템의 GPU를 최대 성능으로 끌어올리지 않고 있음을 시사합니다.

지속적인 디코딩 작업 부하 동안 전력 소비는 작업 부하 요구에 맞춰 안정화되었으며, 이는 일관되고 예측 가능한 전력 관리를 반영합니다.

열 요약

ASUS GB10은 CPU, GPU, NVMe 및 NIC 모니터링 전반에 걸쳐 안정적인 순간 발열 제어와 경쟁력 있는 지속 부하 안정성을 보여주었습니다. CPU는 프리필 부하가 높은 전환 과정에서 최고 87.3°C, GPU는 82°C를 기록했으며, NVMe는 57°C 미만, NIC는 최고 73°C를 유지했습니다. GPU 전력 소모는 최대 69.77W로, 스택에서 관찰된 최고 전력 소모량보다 약간 낮았습니다.

전반적으로 ASUS는 균형 잡힌 열 관리 설계를 통해 강력한 순간 성능을 제공하는 동시에 안정적인 지속 성능과 적절한 전력 소비를 유지합니다.

ASUS Ascent GX10 성능 테스트

ASUS Ascent GX10의 성능을 평가하기 위해, 대규모 언어 모델을 위한 가장 널리 사용되는 고처리량 추론 및 서빙 엔진인 vLLM 온라인 서빙 벤치마크를 사용하여 Spark 유닛을 테스트했습니다. vLLM 온라인 서빙 벤치마크는 실행 중인 vLLM 서버에 동시 요청을 전송하여 실제 운영 환경을 시뮬레이션하고, 다양한 부하 조건에서 총 토큰 처리량(초당 토큰 수), 첫 번째 토큰 획득 시간, 출력 토큰당 시간 등의 주요 지표를 측정합니다.

저희는 밀집 아키텍처부터 마이크로 스케일링 데이터 유형에 이르기까지 다양한 모델을 대상으로 테스트를 진행했습니다. 또한, ISL/OSL 균등, 사전 입력 작업량 많음, 디코딩 작업량 많음의 세 가지 워크로드 시나리오에서 성능을 평가했습니다. 이러한 시나리오는 균형 잡힌 입력 및 출력 부하부터 연산 집약적인 프롬프트 처리 및 메모리 대역폭 제약이 있는 토큰 생성에 이르기까지 실제 서비스 환경에서 발생하는 다양한 패턴을 반영합니다.

ASUS Ascent GX10 외에도, 기준점으로 NVIDIA Founders Edition Spark를 비롯하여 Dell, Acer, GIGABYTE의 OEM 시스템들을 벤치마킹했습니다. 이를 통해 ASUS의 성능을 보다 광범위한 경쟁 환경 속에서 살펴보고, 다양한 모델과 작업 부하 유형에서 ASUS가 어떤 부분에서 선두를 달리고, 어떤 부분에서 경쟁 제품과 보조를 맞추는지, 혹은 뒤처지는지를 파악할 수 있었습니다.

GPT-OSS-120B

동일한 ISL/OSL 조건에서 ASUS Spark는 배치 1에서 70 tok/s, 배치 64에서 680 tok/s까지 처리량이 증가합니다. 배치 규모에 따라 처리량은 안정적이고 선형적으로 증가하며, 배치 규모가 두 배로 늘어날 때마다 일관된 성능 향상을 보입니다. 급격한 증가나 정체 현상은 없으며, 배치 4부터는 처리량이 예측 가능하게 증가하여 중간 및 큰 배치 규모에서 OEM 업계 전반의 요구 사항과 유사한 수준을 유지합니다.

Prefill Heavy는 290 tok/s에서 시작하여 64번째 배치에서 2,700 tok/s까지 증가합니다. 8번째 배치까지 급격한 성장을 보이며 처리량이 1,500 tok/s를 넘어서고, 16번째 및 32번째 배치까지 안정적으로 확장됩니다. 곡선은 회귀 지점 없이 매끄럽게 유지되어 높은 대량 생산 효율성과 안정적인 고처리량 특성을 보여줍니다.

Decode Heavy의 처리량은 배치 1에서 45 tok/s, 배치 64에서 260 tok/s까지 다양합니다. 배치 크기가 작을수록 배치 1과 2 사이에 약간의 변동이 있지만, 처리량은 배치 4부터 안정화되고 배치 16 이후까지 일관되게 확장됩니다. 배치 32에서 64로의 증가폭이 두드러지는데, 이는 높은 동시 처리량에서 효율적인 디코딩 확장이 이루어짐을 보여줍니다.

전반적으로 ASUS는 세 가지 워크로드 유형 모두에서 광범위한 Spark 생태계와 매우 긴밀하게 협력하고 있습니다.

 

GPT-OSS-20B

동일한 ISL/OSL 환경에서 ASUS Spark는 배치 1에서 90 tok/s, 배치 64에서 1,600 tok/s까지 처리량이 증가합니다. 처리량은 배치 수 증가에 따라 꾸준히 증가하며, 특히 배치 8부터는 선형적인 확장성을 보입니다. 처리량은 배치 수가 두 배로 증가할 때마다 일관된 향상을 보이며, 동시 처리량이 증가함에 따라 곡선은 불안정해지거나 감소하는 현상을 나타내지 않습니다.

프리필 헤비(Prefill Heavy)는 1차 배치에서 1,650 tok/s로 시작하여 2차 배치에서 2,000 tok/s까지 증가한 후 4차 배치에서 감소했다가 다시 급격한 증가세를 보인다. 8차 배치부터는 처리량이 꾸준히 증가하여 64차 배치에서는 4,550 tok/s에 도달한다.

Decode Heavy의 처리량은 배치 1에서 60 tok/s, 배치 64에서 700 tok/s까지 다양합니다. 처리량 증가는 전체 범위에 걸쳐 점진적이고 일관적이며, 배치 수가 두 배로 증가할 때마다 예측 가능한 성능 향상을 보입니다. 가장 눈에 띄는 증가는 배치 16과 64 사이에서 발생하며, 이 구간에서는 처리량이 급격한 변동 없이 꾸준히 증가합니다.

Qwen3 코더 30B A3B FB8

동일한 ISL/OSL 조건에서 ASUS Spark는 배치 1에서 100 tok/s, 배치 64에서 1,230 tok/s까지 확장됩니다. 처리량은 전체 과정에 걸쳐 꾸준히 증가하며, 배치 4부터는 깔끔한 선형 성장을 보입니다.

프리필 헤비(Prefill Heavy)는 420 tok/s에서 시작하여 64번째 배치까지 2,000 tok/s로 증가합니다. 확장성은 전체 배치에 걸쳐 매끄럽고 매우 예측 가능합니다. 가장 큰 증가는 4번째 배치와 8번째 배치 사이에서 발생하며, 처리량은 약 940 tok/s에서 1,450 tok/s로 증가합니다.

Decode Heavy의 처리량은 배치 1에서 60 tok/s, 배치 64에서 490 tok/s까지 다양합니다. 처리량 증가는 점진적이고 일관적이며, 급격한 감소나 불규칙성이 나타나지 않습니다. 처리량은 배치 수가 두 배로 증가할 때마다 예측 가능한 방식으로 증가하며, 특히 배치 16 이상에서 가장 두드러진 향상을 보입니다. 이는 높은 동시 처리량에서 효율적인 디코딩 확장이 이루어짐을 반영합니다.

Qwen3 코더 30B A3B 베이스

동일한 ISL/OSL 환경에서 ASUS Spark는 배치 1에서 60 tok/s, 배치 64에서 750 tok/s까지 처리량이 증가합니다. 처리량은 배치 전반에 걸쳐 꾸준히 증가하며, 특히 배치 8부터는 뚜렷한 선형 확장성을 보입니다.

프리필 헤비(Prefill Heavy)는 260 tok/s에서 시작하여 64번째 배치까지 1,680 tok/s로 증가합니다. 배치 전반에 걸쳐 확장은 부드럽고 점진적으로 이루어집니다. 가장 눈에 띄는 가속은 4번째 배치와 8번째 배치 사이에서 발생하며, 이 구간에서 처리량은 약 600 tok/s에서 900 tok/s로 급증합니다.

Decode Heavy의 처리 속도는 배치 1에서 30 tok/s, 배치 64에서 360 tok/s까지 다양합니다. 처리 속도 확장은 점진적이고 일관적이며, 낮은 배치 크기에서도 불규칙적인 동작이 나타나지 않습니다.

 

Llama 3.1 8B 명령어 FP4

동일한 ISL/OSL 환경에서 ASUS Spark는 배치 1에서 70 tok/s, 배치 64에서 2,750 tok/s까지 확장됩니다. 확장성은 전체 범위에 걸쳐 꾸준하며, 특히 동시 처리량이 증가하는 배치 16부터 강력한 확장성을 보입니다.

Prefill Heavy는 300 tok/s에서 시작하여 64번째 배치에서는 2,550 tok/s까지 증가합니다. 스케일링은 깔끔하고 선형적이며, 배치 크기가 두 배로 증가할 때마다 일관된 성능 향상을 보이고 더 큰 배치 크기에서도 불안정성이 나타나지 않습니다.

Decode Heavy의 처리량은 배치 스윕 전반에 걸쳐 40 tok/s에서 580 tok/s까지 다양합니다. 처리량은 점진적이고 예측 가능한 방식으로 증가하며, 가장 큰 증가는 배치 16 이후에 나타납니다.

 

Llama 3.1 8B 명령어 FP8

동일한 ISL/OSL 환경에서 ASUS Spark는 배치 1에서 50 tok/s, 배치 64에서 2,200 tok/s까지 확장됩니다. 확장성은 부드럽고 선형적이며, 동시 처리량이 증가함에 따라 배치 16 이후부터는 강력한 가속이 나타납니다.

Prefill Heavy는 220 tok/s에서 시작하여 64번째 배치까지 2,350 tok/s로 증가합니다. 확장성은 전체 범위에 걸쳐 깔끔하고 일관적이며, 각 두 배 증가마다 예측 가능한 증가를 보이고 높은 배치 처리량에서도 안정적인 동작을 나타냅니다.

Decode Heavy의 처리량은 30 tok/s에서 530 tok/s까지 다양합니다. 처리량은 배치 크기가 커질수록 점진적으로 증가하며, 16번째 배치부터 가장 큰 향상을 보입니다.

GPU 직접 스토리지

Spark에서 수행한 테스트 중 하나는 MagnumIO GPU Direct Storage(GDS) 테스트였습니다. GDS는 NVIDIA에서 개발한 기능으로, GPU가 NVMe 드라이브나 기타 고속 저장 장치에 저장된 데이터에 액세스할 때 CPU를 거치지 않고 바로 접근할 수 있도록 합니다. GDS는 CPU와 시스템 메모리를 거치지 않고 GPU와 저장 장치 간의 직접 통신을 가능하게 하여 지연 시간을 크게 줄이고 데이터 처리량을 향상시킵니다.

ASUS는 Ascent GX10에 Phison ESL04TBTLCZ 1TB Gen4 SSD를 사용합니다. 지금까지 테스트한 1TB GB10 플랫폼 중 이 제품이 유일하지만, 저희 테스트 결과 이 ​​특정 SSD는 PCIe Gen4를 지원한다는 점 외에도 쓰기 속도가 가장 느린 것으로 나타났습니다.

GPU 직접 스토리지 작동 방식

기존 방식에서는 GPU가 NVMe 드라이브에 저장된 데이터를 처리할 때, 데이터가 GPU에 도달하기 전에 먼저 CPU와 시스템 메모리를 거쳐야 했습니다. 이 과정에서 CPU가 중간 역할을 하여 병목 현상을 일으키고, 지연 시간을 증가시키며 시스템 리소스를 소모했습니다. GPU Direct Storage는 GPU가 PCIe 버스를 통해 스토리지 장치에서 직접 데이터에 접근할 수 있도록 함으로써 이러한 비효율성을 해결합니다. 이러한 직접 경로는 데이터 이동 오버헤드를 줄여 더욱 빠르고 효율적인 데이터 전송을 가능하게 합니다.

AI 워크로드, 특히 딥 러닝과 관련된 워크로드는 매우 데이터 집약적입니다. 대규모 신경망을 훈련하려면 테라바이트 규모의 데이터를 처리해야 하며, 데이터 전송이 지연되면 GPU 활용도가 낮아지고 훈련 시간이 길어질 수 있습니다. GPU Direct Storage는 데이터가 가능한 한 빨리 GPU에 전달되도록 하여 유휴 시간을 최소화하고 계산 효율성을 극대화함으로써 이러한 과제를 해결합니다.

또한 GDS는 비디오 처리, 자연어 처리 또는 실시간 추론과 같이 대용량 데이터 세트를 스트리밍하는 작업 부하에 특히 유용합니다. GDS는 CPU에 대한 의존도를 줄임으로써 데이터 이동을 가속화하고 다른 작업을 위한 CPU 리소스를 확보하여 전반적인 시스템 성능을 더욱 향상시킵니다.

GDSIO 읽기 처리량 16k

GDSIO 읽기 처리량 16K를 살펴보면, ASUS 제품은 1개 스레드에서 0.53GiB/s로 시작하지만, 낮은 스레드 영역에서는 다소 변동성이 나타납니다. 2개 스레드에서는 0.23GiB/s를 기록하다가 4개 스레드에서는 0.52GiB/s로 회복됩니다. 처리량은 8개 스레드(0.94GiB/s)와 16개 스레드(1.57GiB/s)에서 꾸준히 증가하다가 32개 스레드(2.54GiB/s)에서는 더욱 가파르게 상승합니다. 64개 스레드(3.67GiB/s)에서도 강력한 증가세를 유지하며 128개 스레드에서는 4.28GiB/s로 최고치를 기록하며, 초기에 정체기 없이 지속적인 상승세를 보여줍니다.

GDSIO 읽기 평균 지연 시간 16K

GDSIO 읽기 평균 지연 시간(16K)을 살펴보면, ASUS는 1개 스레드에서 약 0.03ms로 시작하여 2개 스레드(0.13ms)와 4개 스레드(0.12ms)까지 낮은 수준을 유지합니다. 8개 스레드(0.13ms)와 16개 스레드(0.16ms)에서는 지연 시간이 소폭 증가하다가 32개 스레드(0.19ms)와 64개 스레드(0.27ms)에서 다시 증가합니다. 128개 스레드에서는 지연 시간이 0.46ms에 도달하지만, 처리량에서 보이는 지속적인 확장성과 일관되게 전체 범위에 걸쳐 비교적 낮은 수준을 유지합니다.

GSDIO 쓰기 처리량 16K

GDSIO 쓰기 처리량 16K를 살펴보면, ASUS는 1개 스레드에서 0.32GiB/s로 시작하여 2개 스레드에서 0.58GiB/s, 4개 스레드에서 0.62GiB/s까지 증가합니다. 성능은 8개 스레드(0.65GiB/s)와 16개 스레드(0.68GiB/s)에서도 계속 상승하여 32개 스레드(0.72GiB/s)에서 최고치를 기록합니다. 처리량은 64개 스레드(0.64GiB/s)와 128개 스레드(0.62GiB/s)에서 약간 감소하는데, 이는 플랫폼이 스레드 수의 최대치에 도달하기 훨씬 전에 쓰기 포화점에 도달함을 나타냅니다.

GDSIO 쓰기 평균 지연 시간 16K

GDSIO 쓰기 평균 지연 시간(16K)을 살펴보면, ASUS는 1개 스레드에서 약 0.05ms로 시작하여 2개 스레드(0.05ms)와 4개 스레드(0.10ms)까지 매우 낮은 수준을 유지합니다. 지연 시간은 8개 스레드(0.19ms)와 16개 스레드(0.36ms)에서 약간 증가하다가 32개 스레드(0.68ms)와 64개 스레드(1.52ms)에서 다시 증가합니다. 128개 스레드에서는 지연 시간이 3.16ms에 도달하는데, 이는 1M 결과와 비교하면 여전히 상대적으로 낮은 수준이지만, 이러한 상승 추세는 스레드 수가 증가함에 따라 나타나는 처리량 정체 현상과 일치합니다.

GDSIO 읽기 처리량 1M

GDSIO 읽기 처리량 1M을 살펴보면, ASUS는 1개 스레드에서 2.60GiB/s로 시작하여 2개 스레드에서 4.01GiB/s로 급격히 증가합니다. 4개 스레드(4.67GiB/s)와 8개 스레드(4.91GiB/s)에서도 성능은 계속 상승하다가 이후 플랫폼이 사실상 포화 상태에 이릅니다. 16개 스레드(4.69GiB/s), 32개 스레드(4.84GiB/s), 64개 스레드(4.66GiB/s)에서는 처리량이 안정적으로 유지되며 평탄한 구간을 보입니다. 128개 스레드에서는 처리량이 5.12GiB/s에 도달하여 이번 테스트에서 관찰된 최고 결과를 기록했습니다.

GDSIO 읽기 평균 지연 시간 1M

GDSIO 읽기 평균 지연 시간(1M)을 살펴보면, ASUS는 스레드 1개에서 약 0.38ms로 시작하여 스레드 2개(0.49ms)와 4개(0.84ms)에서도 낮은 수준을 유지합니다. 지연 시간은 동시 실행 스레드 수가 증가함에 따라 늘어나 8개 스레드에서 1.59ms, 16개 스레드에서 3.33ms, 32개 스레드에서 6.67ms에 이릅니다. 이러한 상승 추세는 스레드 64개(15.26ms)에서도 계속되어 최대 동시 실행 수준인 128개 스레드에서 29.54ms에 도달하지만, 처리량은 대체로 안정적으로 유지됩니다.

GDSIO 쓰기 처리량 1M

GDSIO 쓰기 처리량 1M을 살펴보면, ASUS는 1개 스레드에서 0.98GiB/s로 시작하여 2개 스레드(0.85GiB/s), 4개 스레드(0.82GiB/s)를 거치면서 감소하고, 8개 스레드(0.77GiB/s)와 16개 스레드(0.68GiB/s)에서도 계속해서 떨어집니다. 32개 스레드에서는 성능이 더욱 저하되어 0.57GiB/s에 이르지만, 64개 스레드(0.61GiB/s)에서 약간 회복됩니다. 128개 스레드에서는 처리량이 1.99GiB/s까지 상승하지만, 전반적인 쓰기 스케일링 패턴은 전체 구간에 걸쳐 상당한 경합이 발생하고 있음을 보여줍니다.

GDSIO 쓰기 평균 지연 시간 1M

GDSIO 쓰기 평균 지연 시간(1M)을 살펴보면, ASUS는 스레드 1개에서 약 1.00ms로 시작하여 스레드 2개에서 2.31ms, 스레드 4개에서 4.78ms로 증가합니다. 동시 실행 수가 증가함에 따라 지연 시간은 급격히 상승하여 스레드 8개에서 10.19ms, 16개에서 23.12ms, 32개에서 54.67ms에 도달합니다. 이러한 상승 추세는 스레드 64개(103.25ms)에서도 계속 가파르게 이어지다가 128개에서 62.97ms로 감소하는데, 이는 최대 동시 실행 수에서 관찰된 부분적인 처리량 회복과 일치합니다.

맺음말

ASUS Ascent GX10은 NVIDIA의 GB10 기반 Spark 플랫폼을 활용한 또 다른 버전으로, 저희가 테스트한 것과 동일한 보드와 실리콘을 기반으로 제작되었습니다. 이는 핵심 컴퓨팅 성능에서 큰 차이가 없음을 의미하며, vLLM 테스트에서 GX10은 GPT-OSS, Qwen3-Coder, Llama 3.1 모델 등 다양한 Spark 시스템과 유사한 성능을 보였습니다. 확장성 또한 예측 가능했으며, 프리필(Prefill) 작업에서 높은 처리량을 보였고 배치 크기가 커질수록 꾸준한 성능 향상을 나타냈습니다.

발열 측면에서 GX10은 순간적인 부하 변동 시 CPU 온도가 87.3°C, GPU 온도가 82°C까지 치솟았다가 지속적인 부하 변동 시 안정화되는 등, 비교적 높은 온도를 기록했습니다. NVMe와 NIC의 발열은 예상 작동 범위 내에 머물렀는데, 이는 최고 온도가 가장 낮은 것은 아니지만 케이스의 공기 흐름이 적절함을 나타냅니다.

GPU Direct Storage는 가장 눈에 띄는 성능 차이 요소였는데, 이는 주로 포함된 1TB Gen4 SSD의 영향을 받았습니다. 읽기 확장성은 작동은 했지만 그룹 내에서 하위권에 머물렀고, 쓰기 처리량은 최대 동시 접속 시 지연 시간이 길어지면서 더 빨리 정체되었습니다. 더 나은 SSD를 사용하면 이 성능 향상에 상당한 도움이 될 것입니다.

모든 Spark 시스템은 동일한 보드와 GB10 Superchip을 공유하므로 성능 차이는 미미합니다. 실제로 시스템 선택은 순수 컴퓨팅 성능보다는 스토리지 구성, 발열 관리, 물리적 설계 및 공급업체와의 협력 관계에 따라 결정됩니다.

제품 페이지 – ASUS Ascent GX10

순위표: ASUS Ascent GX10은 당사의 로컬 AI용 최고 데스크톱 순위표 테스트 대상 제품 중 하나입니다.