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title: "딥러닝용 미친 사양 컴퓨터 'Tinybox' - 최대 1 엑사플롭 지원에 가격은 100억?"
published: 2026-03-24T09:02:00.000Z
canonical: https://jeff.news/article/126
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# 딥러닝용 미친 사양 컴퓨터 'Tinybox' - 최대 1 엑사플롭 지원에 가격은 100억?

tinygrad 팀이 만든 딥러닝 전용 컴퓨터 'Tinybox'가 이제 실제로 판매 중임. red($12,000)부터 green($65,000), 그리고 2027년 출시 예정인 초고사양 'exabox'(~$10M)까지 라인업 구성. 근데 exabox 스펙이 진짜 레전드 수준ㅋㅋ

- **tinygrad**: 세상에서 제일 빠르게 성장 중인 신경망 프레임워크, 복잡한 네트워크를 단 3가지 OpType으로 분해
- **Tinybox** 라인업: red v2($12,000) / green v2 Blackwell($65,000) / exabox(~$10M, 2027년 출시 예정)
- **exabox** 스펙이 개미쳤음: GPU 720개, ~**1 엑사플롭(EXAFLOP)**, GPU RAM 25,920 GB, 무게 20,000 파운드(약 9톤)ㄷㄷ
- **tinygrad 팀 채용 중**: 풀타임 소프트웨어 엔지니어 + 운영/하드웨어 직군, 단 tinygrad 기여 없으면 지원 불가
- 모든 제품은 **Ubuntu 24.04** 기반, GPU들 풀 패브릭 연결로 단일 GPU처럼 동작

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## tinygrad 프레임워크 소개

**tinygrad**는 tiny corp이 개발·유지보수하는 신경망 프레임워크로, 현재 가장 빠르게 성장 중인 프레임워크임. 핵심 철학은 극단적인 단순함으로, 아무리 복잡한 네트워크도 딱 3가지 연산 타입으로 분해함.

- **ElementwiseOps**: UnaryOps, BinaryOps, TernaryOps — 1~3개 텐서에 원소별 연산 적용 (예: `SQRT`, `LOG2`, `ADD`, `MUL`, `WHERE`)
- **ReduceOps**: 텐서 하나를 받아서 더 작은 텐서를 반환 (예: `SUM`, `MAX`)
- **MovementOps**: 데이터를 복사 없이 가상으로 이동시키는 연산 (예: `RESHAPE`, `PERMUTE`, `EXPAND`)

> "CONV이나 MATMUL은 어디 있냐고?" → 코드 읽으면 알 수 있다고 함ㅋㅋ 직접 찾아보는 맛이 있는 프레임워크

## Tinybox 제품 라인업

### 🔴 tinybox red v2 — $12,000 (재고 있음)
| 항목 | 스펙 |
|---|---|
| FP16 성능 | **778 TFLOPS** |
| GPU | 4x AMD 9070XT |
| GPU RAM | 64 GB / 2560 GB/s |
| CPU | 32코어 AMD EPYC |
| 시스템 RAM | 128 GB |
| 스토리지 | 2 TB NVMe |
| 소비전력 | 1600W (100~240V) |
| 소음 | **< 50 dB** (조용한 편) |
| 크기 | 12U 랙 or 스탠드얼론 |

### 🟢 tinybox green v2 Blackwell — $65,000 (재고 있음)
| 항목 | 스펙 |
|---|---|
| FP16 성능 | **3086 TFLOPS** |
| GPU | 4x **RTX PRO 6000 Blackwell** |
| GPU RAM | 384 GB / 7168 GB/s |
| CPU | 32코어 AMD GENOA |
| 시스템 RAM | 192 GB |
| 스토리지 | 4 TB RAID + 1 TB 부트 |
| 소비전력 | 2x 1600W |
| 연결성 | PCIe 5.0 x16 풀 패브릭 |

### ⚡ exabox — ~$10,000,000 (2027년 출시 예정)
진짜 이건 스펙이 레전드임:

| 항목 | 스펙 |
|---|---|
| FP16 성능 | **~1 EXAFLOP** |
| GPU | **720x RDNA5 AT0 XL** |
| GPU RAM | **25,920 GB** / 1244 TB/s |
| CPU | 120x 32코어 AMD GENOA |
| 시스템 RAM | **23,040 GB** / 55.2 TB/s |
| 스토리지 | **480 TB RAID** / 7.1 TB/s |
| 네트워킹 | 53.2 TB/s 스케일아웃 (400 GbE) |
| 전력 | **600 kW** (200~240V) |
| 크기 | 20x8x8.5 ft, **20,000 lbs (약 9톤)** |
| 설치 방식 | 콘크리트 슬래브 위에 놓는 거임 |

exabox는 **단일 GPU처럼 동작**하는 게 포인트. 드라이버 수준에서 720개 GPU가 하나처럼 보임.

## 채용 중

- **풀타임 소프트웨어 엔지니어** + 매우 뛰어난 인턴
- **운영 및 하드웨어** 직군
- ⚠️ **단, tinygrad에 기여 이력 없으면 지원 자체가 안 됨**
- 바운티 페이지에서 내 적합도를 미리 검증할 수 있고, 바운티 수행하면 돈도 줌

## 핵심 포인트

- tinygrad는 3가지 OpType(ElementwiseOps, ReduceOps, MovementOps)으로 모든 신경망을 단순화하는 프레임워크
- Tinybox 라인업: red($12K), green($65K), exabox(~$10M/2027), red·green은 현재 재고 있음
- exabox = GPU 720개 + ~1 EXAFLOP + 9톤 무게 + 600kW 전력 소비, 단일 GPU처럼 동작하는 괴물 머신

## 인사이트

tinygrad가 프레임워크에서 하드웨어까지 수직 통합을 시도하는 게 ㄹㅇ 흥미로움. exabox가 '단일 GPU처럼 동작'한다는 추상화 철학이 tinygrad의 단순함 철학이랑 딱 맞아떨어지는 느낌이라 갓갓이긴 한데... $10M짜리 제품을 2027년에 제대로 내놓을 수 있을지가 관건임.