Hosthink가 호스팅하는 Ollama GPU 서버
프롬프트를 공유 SaaS 실행 환경으로 보내지 않고 프라이빗 GPU 서버에서 Ollama를 실행하여 로컬 추론, 내부 도우미, 모델 테스트를 수행하세요.
Ollama GPU 서버 설정 과정
페이지 검토에서 실제 Hosthink 서비스 운영으로 넘어가기 전에 제품 흐름을 빠르게 살펴보세요.
적합한 GPU 검토
모델, 메모리, 워크로드 특성에 맞는 GPU 서버 제품군부터 시작하세요.
스택 요구 사항 확인
Ollama, DeepSeek, 프라이빗 LLM 스택 또는 더 폭넓은 AI GPU 서버 구성 중 필요한 것을 선택하세요.
인수인계 준비
Hosthink는 서버를 AI 워크플로에 연결할 수 있도록 설정 경로를 명확하게 유지합니다.
사용량 증가에 맞춰 조정
모델 크기, 동시 실행 수, 스토리지 요구가 바뀌면 더 큰 GPU 또는 스택 구성으로 이동하세요.
모델에 필요한 GPU 메모리
VRAM은 GPU의 메모리이고, 서버 RAM은 CPU에 속합니다. Ollama는 모델이 VRAM에 들어갈 때만 모델 전체를 GPU에서 실행하며, 그렇지 않으면 일부가 시스템 RAM에 로드되어 CPU가 처리하므로 더 느립니다.
모든 열을 보려면 옆으로 스크롤하세요.
| 모델 등급 | Ollama 예시 (4비트 Q4_K_M 다운로드 크기) | 계획할 VRAM |
|---|---|---|
| 7–8B | llama3.1:8b · 4.9 GB qwen3:8b · 5.2 GB | 8 GB+ |
| 12–14B | gemma3:12b · 8.2 GB qwen3:14b · 9.3 GB | 16 GB+ |
| 27–32B | gemma3:27b · 17 GB qwen3:32b · 20 GB | 24 GB (짧은 컨텍스트) · 32 GB+ |
| 70B | llama3.3:70b · 43 GB llama3.1:70b · 43 GB | 48 GB (짧은 컨텍스트) · 80 GB+ |
| 235B MoE | qwen3:235b · 142 GB | 160 GB+ (멀티 GPU) |
| 405B | llama3.1:405b · 243 GB | 256 GB+ (멀티 GPU) |
등록된 GPU와 적합한 모델 크기
이 페이지가 생성될 때 공개 Hosthink 서버 카탈로그에서 읽어 오며, 재고는 수시로 바뀝니다. Starter, Pro, Advanced 가격은 참고 시작 가격이며 특정 GPU를 예약하지 않습니다. GPU 모델, VRAM, 위치와 최종 월 요금은 현재 재고를 기준으로 견적에서 확정됩니다.
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| GPU | VRAM | 적합 모델 (4비트) | 카탈로그 상태 | 위치 |
|---|---|---|---|---|
| 1× NVIDIA RTX A4000 | 16 GB | 12–14B | 현재 이용 불가 | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 24 GB | 27–32B (짧은 컨텍스트) | 재고 있음 | Moscow |
| 1× NVIDIA RTX A5000 | 24 GB | 27–32B (짧은 컨텍스트) | 재고 있음 | Amsterdam |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 3090 | 24 GB | 27–32B (짧은 컨텍스트) | 현재 이용 불가 | Paris, Amsterdam, Moscow |
| 1× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 32 GB | 27–32B | 재고 있음 | Moscow |
| 1× AMD Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 27–32B | 현재 이용 불가 | Amsterdam |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 2 × 24 GB = 48 GB | 70B (짧은 컨텍스트) | 재고 있음 | Moscow |
| 2× AMD Radeon AI PRO R9700 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B (짧은 컨텍스트) | 현재 이용 불가 | Moscow |
| 2× NVIDIA GeForce RTX 5090 | 2 × 32 GB = 64 GB | 70B (짧은 컨텍스트) | 현재 이용 불가 | Paris, Amsterdam |
| 1× NVIDIA H100 80GB | 80 GB | 70B | 현재 이용 불가 | Ashburn, Chicago, Dallas +4 |
| 3× AMD Radeon AI PRO R9700 | 3 × 32 GB = 96 GB | 70B | 재고 있음 | Moscow |
| 4× NVIDIA GeForce RTX 4090 | 4 × 24 GB = 96 GB | 70B | 재고 있음 | Keflavik |
| 8× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition | 8 × 96 GB = 768 GB | 405B (멀티 GPU) | 현재 이용 불가 | Tokyo, Amsterdam, Ashburn +8 |
카탈로그 표기에 GPU 메모리가 명확하지 않거나 GPU가 선택 사항인 GPU 상품 11개는 표시하지 않습니다. 해당 상품의 VRAM은 견적에서 확정됩니다.
GPU 서버, 가격 및 재고 보기 · 출처 (2026-10-30 확인): Ollama context length, Ollama FAQ, Ollama hardware support, Ollama library.
Starter, Pro, Advanced 플랜
배포 전에 GPU 재고와 최종 사양 확인. 관리 범위는 배포 전에 확정됩니다.
지원하는 실제 워크플로
AI, 자동화, 내부 도구, 운영 스택에서 Ollama GPU 서버을(를) 사용하는 팀을 위한 실용적인 배포 패턴입니다.
내부 AI 도우미
프라이빗 챗봇
RAG 프로토타입
오프라인 추론 실험실
기능
프라이빗 추론 엔드포인트
GPU 가속
모델 라이브러리 워크플로
SSH 접근
전용 하드웨어 옵션
테넌트 간 실행 환경 공유 없음
프로덕션 기반
NVIDIA GPU 옵션
전용 CPU 및 RAM
NVMe SSD 스토리지
Ubuntu 지원 배포
프라이빗 네트워크 제공 가능
배포 전에 GPU 재고와 최종 사양 확인
관리 범위는 배포 전에 확정됩니다
GPU는 AI 워크로드의 형태를 바꿉니다
CPU만 사용하는 추론은 아주 작은 모델과 백그라운드 작업에 적합할 수 있지만, 대화형 도우미, 검색 워크플로, 더 큰 로컬 모델이 쾌적하게 동작하려면 병렬 가속이 필요합니다.
낮은 응답 지연
GPU 가속은 생성 단계마다 시간이 중요한 채팅, 코드, 에이전트 반복 과정의 대기를 줄입니다.
더 큰 모델을 위한 여유
VRAM은 양자화 모델과 전체 크기 모델이 유용한 컨텍스트 길이로 얼마나 원활하게 실행되는지 결정합니다.
높은 동시 처리량
여러 사용자에게 서비스를 제공하는 팀은 단일 워크스테이션 같은 프로세스가 아니라 예측 가능한 처리량이 필요합니다.
프라이빗 배포 제어
외부 AI 플랫폼에 의존하지 않고 모델, 실행 환경, 네트워크 노출, 업데이트 주기를 선택할 수 있습니다.
제품 제목보다 모델에 맞춰 서버 사양을 정하세요
소형 로컬 모델
프로덕션 추론
고급 AI 스택
GPU 인프라와 호스팅 AI 도구를 조합하세요
프라이빗 AI 서버는 추론을 담당합니다. 호스팅 앱은 주변 사용자 인터페이스, 워크플로 빌더, 내부 데이터 계층을 제공할 수 있습니다.
주요 질문
모델 데이터가 비공개로 유지되나요?
GPU 용량을 선택할 수 있나요?
Ollama 모델에는 VRAM이 얼마나 필요하나요?
모든 AI 작업에 GPU가 필요한가요?
서버 사양을 선정해 줄 수 있나요?
퍼블릭 클라우드 GPU와 같은가요?
서버 RAM과 GPU VRAM은 같은 것인가요?
참고 가격으로 특정 GPU가 예약되나요?
Hosthink로 Ollama GPU 서버 배포
동일한 Hosthink 디자인, 청구, 지원 흐름을 유지하면서 인프라 스택에 AI와 앱 워크로드를 추가하세요.