# 새로 가입했습니다. GPU MRO 사업을 수행중입니다.
**URL:** https://discuss.pytorch.kr/t/gpu-mro/9381
**Category:** 자유게시판
**Created:** [3월 25, 2026, 6:27오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gpu-mro/9381 "2026-03-25T06:27:24Z")
**Posts on this page:** 2
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### Author:  [@willkim70](https://discuss.pytorch.kr/u/willkim70)
#### Post date: [3월 25, 2026, 6:27오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gpu-mro/9381/1 "2026-03-25T06:27:24Z")
GPU서버 MRO(오버홀 창정비) 사업을 하고 있습니다.
SW개발자들은 GPU서버 하드웨어에 대해서는 관심분야가 아니시죠.
요즘 사용하는 GPU들이 워런티가 종료된 것들이 늘어나고 있습니다.
서버 및 GPU 전문 엔지니어가 새롭게 리뉴얼해서 원래 GPU의 성능을 회복시킬 필요가 있습니다 ^^
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### Author:  [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)
#### Post date: [3월 31, 2026, 8:36오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/gpu-mro/9381/2 "2026-03-31T08:36:34Z")
안녕하세요, 김웅님. 반갑습니다! ^^
올려주신 RTX 3090를 탑재한 서버들의 정비 사례 공유해주신 것도 잘 보았는데, 인사가 늦었네요. 😅
> [@워런티가 종료된 GPU 리뉴얼 작업을 통해 성능을 회복한 AI서버 창정비 사례를 공유합니다.](https://discuss.pytorch.kr/t/gpu-ai/9382):
>
> [GPU 오버홀 리포트 v1.3.pdf](https://discuss.pytorch.kr/uploads/short-url/i2pKZ2jQjMukpihbfvALGcpJEg7.pdf) (987.6 KB) 위 사례는 서버 1대당 RTX3090 10장을 최대치로 장착해서 사용 중인 3대의 AI서비스서버에 대한 창정비 과정 및 재배치 전략 수립 및 실행으로 성능을 회복하고 GPU의 수명을 연장한 사례집입니다. 사실 구리스 및 써멀패드 등 냉각 시스템은 1년에 1회 이상 재정비하는 것이 반드시 필요하지만 워런티를 이유로 분해해서 재정비 하는 것이 쉽지 않죠. AI서비스 서버로 사용되는 3대의 서버가 구리스 탄화 및 써멀패드 이격 등의 이유로 급기야 쓰로틀링(과열로 인한 GPU 정지) 상태로 자동전환되며 서비스가 정지되는 사태가 발생하였습니다. AI서비스 기업의 내부에는 대부분 AI SW 개발자만 있고, 하드웨어 유지보수에는 전문가가 없는 경우가 대부분이지요. 해당 서버를 차례차례 창정비를 수행하고, 전원과 추론SW(서비스SW) 배치등에 대한 전략까지 진행했던 구체적인 사례를 소개드립니다. 첨부한 GPU 오버홀 리포트를 보…
앞으로도 좋은 사례들 많이 공유해주시기를 부탁드립니다. 감사합니다!!