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[컴퓨터] OWC, 컴퓨텍스 2026에서 Thunderbolt 5 AI 및 스토리지 허브 ‘OWC Stack AI’ 발표
고성능 스토리지 및 연결성 솔루션 분야의 선도 기업 OWC(Other World Computing)가 대만 타이베이에서 개최되는 컴퓨텍스2026 (COMPUTEX TAIPEI 2026)의 난강 2홀(Nangang Hall 2) 4층 R1002 부스에서 Thunderbolt 5 AI 가속기 및 스토리지 허브인 OWC Stack AI를 공개 시연한다. 이번 신제품은 기업과 개발자, 연구자 및 파워 유저가 일부 Windows 및 Linux PC와 노트북에서 대규모 AI 모델과 워크플로를 로컬 환경으로 실행할 수 있도록 설계된 하드웨어이며, Mac 지원은 향후 추가될 예정이다. OWC의 이번 신제품은 기존 하드웨어의 성능 한계와 클라우드 AI 서비스 이용 시 발생하는 데이터 외부 유출 및 지속적인 비용 지불 문제를 해결하기 위해 개발되었다. OWC Stack AI는 기존 PC와 노트북의 실질적인 AI 작업 메모리 용량을 확장하여 온보드 GPU 메모리만으로는 처리가 어려운 대형 AI 모델을 속도 저하나 충돌 없이 로컬에서 안정적으로 구동하도록 지원한다. OWC 의 창립자 겸 CEO인 래리 오코너(Larry O’Connor)는 현재 많은 조직이 AI 운용을 위해 막대한 클라우드 비용을 지불하거나 기존 하드웨어의 한계에 부딪히는 어려운 선택지 사이에 놓여 있다고 설명했다. 그는 OWC Stack AI가 기존 시스템을 완전히 교체하지 않고도 기업과 개인이 자신의 AI를 실질적으로 소유할 수 있게 하며, 민감한 데이터를 온프레미스에 유지하면서도 AI 인프라의 비용과 속도 및 보안에 대한 통제력을 높여준다고 밝혔다. 해당 제품은 1회 구매로 무제한 추론과 파인튜닝을 실행할 수 있어 반복적인 구독료와 토큰당 과금에 따른 비용을 절감하며, 모든 데이터 처리가 로컬에서 이루어져 법률이나 의료 등 기밀 데이터의 보안 요구사항을 준수한다. Thunderbolt 5의 높은 처리량을 통해 데이터 흐름을 유지하고 고속 플래시로 GPU의 작업 메모리를 확장함으로써 VRAM 용량을 초과하는 모델의 파인튜닝과 추론 작업을 지원한다. 또한 단일 케이블 연결 방식과 콤팩트한 크기로 휴대성을 갖추었으며 내장된 업그레이드형 스토리지와 다운스트림 Thunderbolt 5 및 USB 포트를 통해 작업 흐름의 연속성을 제공한다. OWC Stack AI는 OpenClaw를 비롯한 다양한 에코시스템 AI 에이전트 및 애플리케이션과 호환되며 올해 말 정식 출시될 예정이다. 공식 유통사 서린씨앤아이는 고성능 스토리지와 연결성 솔루션 분야에서 전문성을 쌓아온 OWC의 기술력을 바탕으로 국내 사용자들에게 대규모 AI 모델의 로컬 실행 환경을 제공할 예정이다. @seorincni
2026.05.27
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[취미/교양] M.2 AI 가속기를 궁금해서 찾아보다가...
M.2로 사용가능한 AI가속기를 알게되었고 이것을 PC에 넣거나 또는 썬더볼트4 이상 지원되는 독(5에선 거의 대부분 내부공간을 지원하는 것 같아요)에 달고 새로 업어오는 노트북에 클로드를 성치하여 사용해보려고 하는 목적을 가지고 제미나이에게 검색을 돌려 보았습니다. 여러분은 클로드를 사용해보셨나요? ======= 제미나이 답변입니다.(참고용이지요) AI 가속기 제품을 성능(TOPS), 전력 소모, 주요 특징을 기준으로 비교하고, 도킹 스테이션에서의 사용 가능 여부를 정리해 드립니다. [1] 1. M.2 AI 가속기 4종 비교 제품명 [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 최대 성능 (TOPS) 전력 소모 (Typical) 주요 특징 Axelera AI Metis M.2 214 5~9W 압도적인 성능. 고해상도(8K) 비전 처리 및 산업용에 최적화된 최고 사양 모델 Hailo-8 M.2 26 2.5W 가장 널리 알려진 대중적인 모델. 전력 대비 성능 효율이 뛰어나며 에코시스템이 잘 구축됨 DeepX DX-M1 25 2~5W 서버급 추론 성능을 목표로 하며, 저전력으로 다중 카메라 스트림 처리에 강점 MemryX MX3 M.2 24 6~8W 개발자 친화적인 SDK와 오픈소스 드라이버를 제공하여 윈도우/리눅스 등에서 설정이 매우 간편함 성능 우선: Axelera Metis가 다른 제품들보다 수치상 약 8~10배가량 앞섭니다. 호환성/편의성 우선: MemryX MX3나 Hailo-8이 문서화 및 예제 코드가 풍부하여 접근성이 좋습니다. [10] 2. M.2 도킹 스테이션(외장 케이스) 사용 가능 여부 [11] 결론부터 말씀드리면, "일반적인 USB 방식 도킹 스테이션은 사용 불가"하며, "Thunderbolt 또는 USB4 방식"에서만 제한적으로 사용 가능할 가능성이 높습니다. [12] 일반 USB NVMe 케이스 (사용 불가): 시중의 저렴한 M.2 SSD 케이스는 NVMe 데이터를 USB 프로토콜로 변환(Bridge)합니다. AI 가속기는 운영체제가 PCIe 장치로 직접 인식해야 하는데, 이 변환 과정에서 PCIe 연결이 끊기기 때문에 작동하지 않습니다. Thunderbolt 3/4 및 USB4 도킹 스테이션 (제한적 사용 가능): 이 방식은 PCIe 신호를 외부로 직접 전달(Tunneling)하므로 이론적으로는 사용이 가능합니다. 주의사항: 가속기 전용 드라이버가 외부 연결된 PCIe 장치를 정상적으로 인식해야 합니다. 특히 MemryX MX3는 공식적으로 USB3 인터페이스를 통한 연결도 지원한다고 명시되어 있어, 다른 제품들에 비해 외장 연결 시 성공 가능성이 더 높습니다. 발열 문제: AI 가속기는 작동 시 열이 많이 발생하므로, 도킹 스테이션 사용 시 반드시 방열판(Heatsink)이나 냉각 팬이 포함된 모델을 권장합니다. [8, 12, 13, 14, 15, 16, 17] 추천 진행 방향: 가장 안정적인 사용을 원하신다면 PC 내부의 남는 M.2 슬롯에 직접 장착하는 것이 가장 확실하며, 외장 연결이 꼭 필요하다면 USB4 전용 M.2 PCIe 케이스를 활용해 보시기 바랍니다. 현재 어떤 용도(예: 실시간 CCTV 분석, 이미지 생성 등)로 가속기를 사용하실 계획인가요? 용도에 맞춰 더 적합한 소프트웨어 환경을 추천해 드릴 수 있습니다.
2026.04.30
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