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통합검색 "Z북"에 대한 통합 검색 내용이 20개 있습니다
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HP ZBook Ultra G1a 노트북 리뷰어 추가 모집 (~ 3월 13일까지)
안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 HP ZBook Ultra G1a 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 5월호에 실을 예정으로, 리뷰용 제품을 받으신 후 2주 정도 실제로 사용해 보시고, 4월 3일(금)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요. - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ [제품 리뷰 참고 후기] HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  
작성일 : 2026-03-06
HP Z북 울트라 G1a 리뷰어 추가 모집
안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 "HP Z북 울트라 G1a" 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 5월호에 실을 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 2주 정도 실제로 사용해 보시고, 4월 3일(금)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요.   - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우, 같이 기재 바람) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ [제품 리뷰 참고 후기] HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  
작성일 : 2026-03-06
HP Z북 울트라 G1a 리뷰 - CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증
이번 리뷰는 HP Z북 울트라 G1a(HP ZBook Ultra G1a)를 활용해 실제 CAE 실무 환경에서의 성능을 검증한 기록이다. 14인치의 컴팩트한 폼팩터에 탑재된 AMD 라이젠 AI 맥스 프로(AMD Ryzen AI Max PRO) 프로세서와 통합 메모리 시스템이 복잡한 전처리부터 후처리까지의 해석 루틴을 얼마나 안정적으로 수행하는지 분석하였다. 실무자의 관점에서 이동성과 전문가급 시뮬레이션 성능의 조화를 직접 확인해 보았다.   리뷰 배경 HP Z북 울트라 G1a는 14인치의 워크스테이션급 특성을 넣은 노트북이다. AMD 라이젠 AI 맥스 프로 시리즈 프로세서 기반으로, CPU와 GPU가 하나의 메모리 풀을 공유하는 통합 메모리 아키텍처를 전면에 내세운다. 제품 소개 기준으로 최대 128GB 통합 메모리 구성이 가능하며, 이 중 최대 96GB까지를 GPU 전용 메모리로 할당해 그래픽 작업에서 병목을 줄이는 방향으로 설계되었다. 이 노트북을 처음 마주한 인상은 워크스테이션이라는 단어와 외형이 잘 연결되지 않는다는 점이었다. CPU 성능은 AMD 라이젠 AI 맥스 + 395를 기반으로 그래픽은 라데온 8060S(Radeon 8060S)로 확인된다. 이 정도의 성능을 노트북에서 볼 수 있다는 점에서 시뮬레이션을 당장이라도 돌려봐야겠다고 판단하였다.   그림 1. HP Z북 울트라 G1a   HP Z북 울트라 G1a는 14인치급의 얇은 노트북 형태라 이동이 쉽고, 포트 구성도 업무용에 딱 맞춰져 있다. 특히 HDMI 2.1, 썬더볼트 4(USB-C) 등 USB-C 포트를 3개 보유하고 있다. 외부 모니터 연결이나 현장, 회의실 등 이동이 잦은 사용자라면 노트북 자체의 무게 관점에서는 엄청난 점수를 주게 된다. <그림 2>의 왼쪽은 Z북 울트라 G1a의 상판 디자인이다. 그레이 톤에 로고 중심의 미니멀함이 인상이 강하고, 표면 마감도 업무용 워크스테이션답게 차분한 편이다. <그림 2>의 오른쪽 사진은 휴대성 체감을 주기 위해 12.9형 아이패드 프로를 함께 놓고 비교한 장면이다. 태블릿을 키보드 위에 올려두면 느껴지듯, 본체의 면적이 아이패드 프로급과 크게 동떨어지지 않아 가방에서 차지하는 부피 부담이 생각보다 적다. 실제로 태블릿을 넣던 공간에 함께 운용하기 수월했고, 연구실과 세미나실처럼 이동이 잦은 환경에서 편리함을 만들어주는 크기였다.   그림 2. HP Z북 울트라 G1a의 외관(왼쪽) 및 태블릿과의 크기 비교(오른쪽)   CAE 해석 관련 제품 시연 CAE 해석 관련 제품 시연을 보면 대개는 깔끔한 브래킷 한 개, 공기 층이 크게 없는 외부 유동, 혹은 요소 수를 의도적으로 낮춘 모델로 구성된다. 하지만 실제 대학원 연구나 현업 엔지니어가 사용하는 모델은 굉장히 높은 밀도의 요소 수를 가지고 있는 경우가 대부분이다. CAE 해석은 계산 시간만으로는 평가하기 어렵다. 실제로는 모델을 가져오고, 형상을 단순화하고, 메시를 증가시키고, 수렴을 잡고, 결과를 후처리하고, 마지막으로 보고서까지 정리하는 과정이 하나의 루틴으로 이어진다. 이 루틴 중 어느 구간에서든 시스템이 멈추거나 응답성이 크게 떨어지면, 그 순간부터는 업무가 끊기게 된다. 필자는 구조/유동 해석을 병행하는 대학원생 연구원으로서, 이번 대여 장비를 단순 벤치마크가 아닌 실제 연구 및 과제에서 수행하는 순서 그대로 테스트해보기로 했다. 목표는 명확하다. 다음의 두 가지를 중점으로 검토하였다. 전처리부터 후처리까지, 끊김 없이 반복 수행 가능한가? 구조 해석(선형/비선형)과 유동 해석(정상/과도)을 섞었을 때도 안정적으로 유지되는가? 이번 리뷰는 실제 진행했던 해석 프로젝트를 기반으로 진행하였다. 대외비로 인해 전체 형상보다 해석 진행에 맞춘 단순화 모델을 사용하였다. CFD 유동 해석 1건을 먼저 수행해 시스템의 기본 워크플로 안정성을 우선 확인한 뒤, 본 테스트인 XY 스테이지 프로젝트로 넘어가는 방식으로 구성했다. 세 가지 테스트는 해석 솔버 진행 시 해석 엔지니어가 체감하기에 가장 어려움을 겪는 상황에 대해 상세하게 설명하는 것을 목표로 한다. 해석 엔지니어는 대부분 직접 모델링, 전처리에서 후처리까지 모두 진행하기 때문에, 이 모든 과정에서 HP Z북 울트라 G1a의 성능이 성과를 좌우할 수 있다. 이에 따라 대표적인 해석 방법 세 가지(유동, 정적, 열적 해석)을 선정하였다.   그림 3. 분야별 테스트 계획   테스트 1 : 유체 시뮬레이션 전처리(앤시스)   그림 4. 전처리 메시 작업(노트북 자체 화면)   첫 번째 테스트는 유체 해석으로 시작했다. 대상은 다수의 오리피스(Orifice)가 배열된 에어베어링 타입 유동 형상으로, 단순히 솔버만 돌리는 것이 아니라 전처리부터 해석, 후처리까지 모든 워크플로를 수행하였다. 이 유형의 모델은 형상 자체도 복잡하지만, 메시 해상도를 올리는 순간부터 작업감이 급격하게 달라진다. 특히 요소 수가 많아지면 워크벤치(Workbench)에서 해당 프로젝트에 접근하는 ‘클릭 한 번’부터 초기 반응이 늦어지는 경우가 흔하다. 즉, 실제 체감 성능은 메시 창 진입부터 차이가 드러난다. Z북 울트라 G1a의 흥미로운 점은 소음 특성이다. 동일한 워크로드를 워크스테이션급 컴퓨터에서 수행할 때는 팬의 소음이 뚜렷하게 들릴 정도로 동작하는 경우가 있었는데, 이번 테스트에서 수행할 때는 메시 작업창을 여는 순간 짧게 팬이 동작하는 느낌이 있다가, 이후에는 지속적으로 소음이 커지지 않고 비교적 낮은 수준으로 유지되는 느낌을 받았다. 필요한 구간에서만 짧게 소음이 개입하니, 작업하는 엔지니어 입장에서는 안정감을 받으며 작업을 할 수 있었다.   그림 5. 앤시스 워크벤치 프로젝트(유체 해석)   유체 해석 파트는 한 번 돌려서 끝이 아니라, 워크벤치에서 여러 케이스를 동시에 관리하는 형태로 구성했다. <그림 5>처럼 Fluid Flow 시스템을 다수 배치하고, 각 시스템을 Geometry, Mesh, Setup, Solution, Results 순서의 단계로 동일한 구조로 유지한 뒤 케이스별로 필요한 변경만 최소화하여 반복 실행했다. 연구실에서 실제로 유동 해석을 수행할 때는 한 조건으로 끝나기보다 간극, 입력조건, 수치 설정을 바꿔가며 다음 케이스로 넘어가는 일이 일반적이기 때문에, 이번 리뷰에서도 그 흐름을 그대로 가져갔다. 이번 구성의 핵심은 파라미터 기반 분기이다. 간극 조건을 여러 파라미터 케이스로 나누어 두고, 수치 설정을 달리한 케이스도 별도로 두어 같은 프로젝트 내에서 연속적으로 비교할 수 있도록 구성했다. 동일한 방식으로 여러 케이스를 파이프로 연결하여 시뮬레이션했을 때, 데스크톱 워크스테이션에서는 약 5시간, Z북 울트라 G1a에서는 약 7시간 정도가 소요되었다. 실제 솔버에 사용한 코어 수는 동일하게 맞추어 진행했다.(비교에 사용한 데스크톱 워크스테이션 사양은 13세대 인텔 코어 i7-13700KF(16코어/24스레드), RAM 128GB, 엔비디아 RTX A4000(전용 16GB)이다.) 시간 차이는 장비 구성 차이(특히 메모리 용량 등)에서 발생할 수 있으며, 이번 파트에서는 다중 케이스 구성을 프로젝트 단위로 묶어 하나의 파라미터 사이클을 중단 없이 완주했다는 점에 의미를 두었다.   테스트 1-1 : 유체 시뮬레이션(앤시스)   그림 6. 플루언트 해석 단계   이번 테스트는 플루언트 시스템을 구성한 뒤, 실제 설정과 실행은 플루언트 내부에서 진행했다. 실제 유체 해석을 경험하였을 때, CFD 솔버 창 로드가 가장 느리게 뜬다. 이 구간이 실무적으로는 가장 시간을 많이 쓰는 편이다. 이유는 체감 병목이 반드시 솔버에만 있지 않기 때문이다. 큰 메시를 불러오고, 화면에 표시하고, 경계면을 선택하고, 설정 탭을 오가며 저장 및 갱신하는 과정에서 프리징이 발생하면, 계산 시간이 짧더라고 작업은 길어진다. 이 노트북에서는 이 작업이 굉장히 깔끔하다. 예를 들어 Fluid 형상을 Solid로 바꾸는 경우에는 물성 자체를 바꾸기 때문에 체감상 30~50초 정도 지연이 발생했다. 하지만 그 외의 모든 대부분의 기능은 끊김 없이 설정 변경이 가능했다. 팬 소음도 이전과 같이 임포트 시 및 솔버 작동 시를 제외한 부분에서는 거의 들리지 않았다.   그림 7. 유체 해석 결과 컨투어   이번 테스트에서는 해석 대상에서 계산된 압력 분포를 보여준다. 워크스테이션급 노트북에서 이 정도 규모의 모델을 끝까지 수렴시키고, 후처리까지 안정적으로 가져갈 수 있었다는 점에서 굉장히 큰 장점을 느꼈다. 특히 컨투어(contour)가 계단형처럼 깨지지 않고 등압선이 부드럽게 이어지는 점이 비교를 위해 해석을 동일하게 진행한 데스크톱 워크스테이션에서 확인할 수 있는 그래픽과 동일한 수준이다. 압력 분포뿐만 아니라 실제 산업에서 요구하고 검토해야 하는 유동 관련 모든 후처리를 모두 확인할 수 있었다. 노트북 한 대로 연구 및 업무에서 필요한 해석의 한 사이클인 전처리, 해석, 후처리까지를 노트북에서 완주할 수 있었다는데 의미가 있다.   테스트 2 : XY 스테이지 정해석(솔리드웍스 & 앤시스)   그림 8. 시뮬레이션 대상인 XY 스테이지 모델링   시뮬레이션을 수행하기 위해, 연구실에서 실제로 다루는 XY 스테이지의 실물 크기와 구성 방식을 최대한 반영하여 모델링을 진행하였다. 단순한 데모 형상이 아니라, 연구 환경에서 반복적으로 부딪히는 조건을 고려해 임포트, 단순화, 해석용 형상 정리를 여러 번 반복하는 방식으로 접근했다. 모델링 단계에서 가장 먼저 확인한 것은 ‘한 번이라도 흐름이 끊기지 않는지‘였다. 모델링 툴에서 가장 문제가 되는 상황은 복잡한 형상을 다룰 때 화면의 프리징이나 입력 지연인데, 이번 작업에서는 XY 스테이지를 구성하는 형상을 만들고 수정하는 과정에서 눈에 띄는 버벅임이 거의 발생하지 않았다. 단순히 고사양 CPU와 GPU가 있다라는 의미가 아니라, 실제로 커서 이동, 스케치 입력, 피처 생성과 같이 모델링 진행 시 기본적인 동작이 꾸준하게 유지되는지가 체감하는 성능을 결정한다. 이러한 관점에서 작업감이 안정적이었다. 특히, 해석 툴(앤시스 워크벤치)을 완전히 종료하지 않고 백그라운드에 실행해 둔 상태에서 모델링을 병행했을 때다. 일반적으로 해석 툴을 켜 둔 채로 CAD 작업을 하면 메모리나 리소스 점유로 인해서 스케치가 끊기거나 곡선 입력이 느려지는 경험을 하는 경우가 많다. 반면 Z북 울트라 G1a은 워크벤치가 백그라운드에 올라간 상태에서도 솔리드웍스에서 스케치를 그리고 곡선을 생성하는 과정이 딜레이 없이 매끄럽게 이어진다. 하지만 아무래도 해석 솔버를 모든 코어를 사용해서 돌려놓으면 솔버가 돌아가는 동안 솔리드웍스에서 약간의 프리징이 발생한다. 사용자는 해석 솔버 상에서 직접적으로 코어의 개수를 할당해줄 수 있는데, 코어를 조절하여 4코어는 CAD 툴, 4코어는 해석 툴과 같이 나누어 작업을 진행할 때 큰 버벅거림 없이 조작이 가능했다. 코어를 나눴기 때문에 솔버 시간 지연은 발생하지만, 동시 작업이 깔끔하게 진행되는 것 자체로도 해석 엔지니어에게는 큰 장점으로 느껴진다.   테스트 2-1 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 9. 앤시스 워크벤치 프로젝트(정해석, 열해석, 모달해석)   이번 테스트는 여러 파이프로 연결된 워크벤치를 구동하는데, 서로 다른 해석 시스템을 한 프로젝트 안에서 연결한다는 점이 중요하다. 실제 연구나 업무 환경에서는 한 번 만든 CAD를 기반으로 정적 강성, 열 영향, 진동 특성을 연속으로 확인하는 경우가 많고, 이때 프로젝트가 분리되어 있으면 형상 수정이나 단순화가 생길 때마다 각 해석을 따로 업데이트해야 해서 시간이 굉장히 지연된다. 상단의 메인 플로는 세 가지로 구성했다. 정적 구조로 기본 강성과 변위를 확인하고, 같은 지오메트리를 기반으로 열 조건을 부여하였을 때 온도 분포를 점검한 다음, 모달로 고유 진동수와 모드 형상을 확인하는 흐름이다. 이 구조로 구성하면 형상 단순화나 치수 수정이 생겼을 때 업데이트 프로젝트(Update Project) 한 번으로 메인 3개의 해석의 기반 데이터가 함께 따라온다. 실무에서는 굉장히 많은 파라미터를 연속적으로 연결해 두어야 하는데, 이는 노트북으로 해석할 때 중요한 작업 흐름을 끊지 않는 운영 방식으로 직결된다.   테스트 2-2 : XY 스테이지 정해석 메시 작업(앤시스)   그림 10. XY 스테이지 모델링 전처리(메싱)   전처리 작업에서의 메시 작업은 실사용에서는 메시 직후 작업이 끝나는 경우가 거의 없다. 접촉 및 구속을 다시 확인하거나, 특정 부위를 더 촘촘히 쪼개거나, 단순화가 부족한 부분을 다시 CAD로 되돌려 수정하는 등 ‘다시 돌아가는’ 작업이 필연적으로 발생한다. 이때 중요한 건 계산 성능보다도 프로젝트가 계속 이어지는지 여부다. 메시가 늘어난 상태에서 트리 이동, 특정 파트 및 면 선택 같은 동작이 불규칙하게 멈추면 이후 단계에서 재 메시나 후처리로 넘어가는 속도가 눈에 띄게 떨어진다. 이번 구성에서는 메시를 1mm로 굉장히 작게 분할하여도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 형태는 두드러지지 않았다.   테스트 2-3 : XY 스테이지 정해석(앤시스)   그림 11. XY 스테이지 정해석 컨투어   이번 테스트는 Static Structural의 결과가 Mechanical에서 로드되어, 컨투어로 시각화되었다. 계산 후 결과를 불러와 렌더링하고, 필요한 뷰를 만들고, 캡처 가능한 상태로 정리하는 후처리 루틴이 매끄럽게 진행되었다. 현업과 연구에서 시간은 계산에서만 쓰이지 않는다. 결과를 열고, 표시 항목을 바꾸고, 시점을 정리하고 캡처하는 과정이 반복된다. 특히 조립체 모델에서는 내가 보고 싶은 위치에 대한 시점 찾기 과정에서 버벅임이 심한 경우가 대다수다. 이번 테스트에서는 결과 컨투어를 띄운 이후 확대 및 회전 등 기본 조작을 수행하며 캡처 가능한 상태로 정리하는 흐름으로 진행되었고, Z북 울트라 G1a에서 충분히 프로젝트 관리가 가능하였다. 해석 솔버 작동 시간은 유체 해석급으로 복잡한 메시와 연산량이 요구되지는 않았기에 10분 이내로 해석은 완료되었다.   테스트 3 : XY 스테이지 열해석(앤시스)   그림 12. XY 스테이지 열해석 컨투어   이번 테스트의 경우 정상상태 열 해석의 결과 화면이며, 각각 온도와 열량 결과 항목을 표시하였다. 이번 테스트는 정적, 열 해석을 각각 돌린 것이 아니라 워크벤치에서 하나의 프로젝트를 묶어 반복 업데이트하는 형태로 운영하였다. 실제 해석 업무에서 체감 생산성을 좌우하는 것은 솔버의 단발적인 성능만이 아니다. 경계조건인 열원, 대류, 접촉 등을 수정하고, 다시 업데이트한 뒤, 동일한 뷰에서 결과를 재확인 및 캡처하는 과정을 반복하면서 목표하는 컨투어가 나오고, 분석한 결과와 동일한지 확인하는 과정이 정말 중요하다. 열 해석은 15분 이내 수준에서 비교적 빠르게 완료되었다. 이 정도 솔버 시간이 확보되면 열원 크기나 경계조건 같은 변수를 바꿔가며 파라미터 시뮬레이션 형태로 반복 실행하는 운영도 현실적인 선택지가 된다.   테스트 4 : AMD 소프트웨어를 통한 해석 속도 개선 테스트   그림 13. 아드레날린 에디션 그래픽 설정   Z북 울트라 G1a는 AMD 전용 그래픽 드라이버 및 그래픽 옵션 설정을 통합 관리하는 소프트웨어 아드레날린 에디션(Adrenalin Edition)을 적용할 수 있는데, 이를 통해 <그림 13>과 같이 Gaming → Graphics 메뉴에서 그래픽 옵션을 선택할 수 있다. 이 화면은 본래 게임 환경을 대상으로 한 옵션이 포함되어 있으나, 이번 테스트에서는 해석에 필요한 더 조밀한 메시와 대형 형상들의 결과 표시를 검토하는 상황에서 실무자의 뷰포트 조작이 더 부드러워지는지, 또는 반대로 표시 지연이 발생하는지 확인하는 목적으로 진행된다.   테스트 4-1 : 메시 사이즈 조밀화 구간 작업감 검증 테스트   그림 14. A : 메시 1mm Sizing 적용 시   그림 15. B : 메시 0.5mm Sizing 적용 시   앞선 테스트 2-2(메시 작업)에서 강조했던 포인트는 단순히 메시가 생성되느냐가 아니었다. 실사용에서 메시 작업은 직후에 끝나는 경우가 거의 없고, 모델을 다시 손보거나(형상 수정과 구속 변경), 특정 부위만 더 촘촘히 쪼개거나(Refine), 조건은 바꿔 반복 수행하는 과정이 기본 루틴이 된다. 이때 체감상 생산성을 좌우하는 건 계산 성능만이 아니라 메시가 늘어난 상태에서도 트리 이동, 파트 및 면 선택, 화면 회전과 같은 기본 조작이 끊기지 않고 이어지는지에 있다. 한 번 버벅거림이 시작되면, ‘재메시 – 솔브 – 후처리’로 넘어가는 전체 흐름이 눈에 띄게 느려진다는 점이 있다. 이번 테스트 4에서는 AMD의 아드레날린 에디션 소프트웨어를 설치한 뒤, 그래픽 옵션을 적용한 상태에서 해석 프로그램 메시 조밀화 구간의 작업감을 다시 확인하는 형태로 진행했다. 메시 사이즈를 낮춰 요소 수가 증가하는 상황에서 안정성이 유지되는지 체크하는 것을 목적으로, 테스트는 기존 프로젝트 흐름을 유지하되 메시 사이즈를 다르게 적용하여 비교했다. 비교 조건은 A와 B로 메시를 생성한 후 화면 회전과 줌, 그리고 트리 이동과 특정 파트의 면 선택 등을 반복하였다. 결과적으로 조밀화 자체가 부담인 B 조건에서도 멈춤이 덜한 것을 확인하였다. 이 작업에서 핵심 부담은 결국 작업의 흐름이 끊기는 것이다. 이번 설정에서는 조밀한 메시에서도 작업을 중단시킬 정도로 흔들리는 패턴은 보이지 않았다. 메시 사이즈를 0.5mm까지 낮춰도 조작이 꺾이지 않는다는 점과 아드레날린 설정 적용 이후 메시 상태에서의 화면 반응성이 안정적으로 유지되는 방향으로 체감되었다.   테스트 4-2 : 모달해석 테스트   그림 16. 모달해석 결과 화면(모드 형상 컨투어)   아드레날린 설정 후, 기존 XY 스테이지 프로젝트 흐름에 모달해석을 추가로 수행했다. 특히 모달해석은 결과 확인 과정에서 모드 형상 확인, 애니메이션 재생, 값 확인 및 캡처를 반복 수행하게 되는데, 그래픽과 솔버 시간 감소를 확인하기 위해 필수적으로 해석을 진행하였다. 모달해석 결과는 Mechanical에서 바로 로드되어 모드(Mode) 별 주파수 테이블과 함께 표시되었고, 결과 항목을 전환해도 화면 반응이 끊기지 않았다. 특히 모달해석에서는 에니메이션 재생을 수행했을 때 조작이 툭툭 끊기는 것 없이 안정적으로 확인이 가능하였다. 이어서 모달해석은 다른 구조 해석이나 열 해석과는 상이하게 경계 조건에 따라 솔버 시간이 3~4배는 더 걸리게 된다. 아드레날린 설정을 통해 그래픽 끊김이 발생하지 않는 선에서 옵션을 변경하여 솔버를 진행하였을 때 소요되는 결과를 확인하였다.   그림 17. 아드레날린 에디션 적용 전/후 솔브 시간 비교   <그림 17>에서 확인할 수 있듯이 동일 모달해석 케이스에서 약 32분에서 23분으로 솔버 시간이 줄어드는 결과를 확인했으며, 약 9분 31초 수준으로 29% 수준의 시간 단축을 통해 솔버 사용 속도가 눈에 띄게 증가했음을 확인하였다. 이 차이는 단일 요인(그래픽 옵션)만으로 원인을 단정하기는 어렵지만, 단일 해석 설정에서 아드레날린 에디션 적용 이후 동일 케이스를 반복 수행했을 때 솔버 시간이 감소하는 경향이 확인되었다는 점에서 의미가 있었다. 특히 연구 및 실무 환경에서는 모달해석을 단독으로 한 번만 돌리는 경우가 드물고, 메시 조정과 결과 확인이 반복되기 때문에, 5~10분 단위의 차이도 누적되면 전체 작업 흐름에 영향을 준다. 이번 테스트에서는 그 누적이 실제로 체감될 정도로 줄어들었고, 속도 개선 가능성을 확인할 수 있었다. XY 스테이지 테스트는 한 번 만든 지오메트리를 워크벤치에서 계속 돌릴 때, 실제로 프리징 없이 곧바로 다음 루프로 넘어갈 수 있는지를 확인하는 과정이었다. 기본 테스트(테스트 1~3)만으로도 Z북 울트라 G1a은 해석자로서 굉장히 만족스러웠고, 특히 작업 흐름을 끊어버리는 프리징이 거의 없었다는 점에서 큰 점수를 주고 싶었다. 여기에 추가로 테스트 4인 AMD 아드레날린 에디션 적용 후의 작업 흐름도 함께 확인하였다. 조밀 메시에 대한 결과 화면처럼 그래픽적으로 무거워지는 구간에서도 전체 해석 흐름이 무너지지 않는지를 다시 점검하였고, 추가로 수행한 모달 해석에서도 결과 확인 과정이 한 번에 이어지는 형태로 진행됐다. 특히 솔버 시간 측면에서는 동일 케이스에서 소요시간이 감소하는 결과도 확인되어, 단순하게 돌아간다는 수준을 넘어 반복 수행 관점에서 체감 효율을 한 단계 더 끌어올릴 여지가 있다는 인상을 받았다. 결국 해석 실무자 입장에서 중요한 것은 케이스를 최적화하기 위해 나누고 설정을 바꾸고 결과를 정리하는 과정을 포함해 작업자가 하루 동안 수행하는 작업을 노트북에서 유지할 수 있는가에 있다. 이번 리뷰는 그 과정이 끊기지 않는지에 초점을 두고 진행했고, 추가 테스트 적용 결과까지 포함해 그 목적에 맞는 형태로 마무리되었다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 정수진 한국공학대학교 메카트로닉스공학과 석사과정으로, CAE 해석 및 설계 검증, 시뮬레이션 최적화, 멀티피직스 관련 연구과제를 담당하고 있으며, 주로 구조, 열, 유체 시뮬레이션 기반 해석 연구를 진행하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-03-05
CAD&Graphics 2026년 3월호 목차
  INFOWORLD   Case Study 15 CES 2026에서 만난 언리얼 엔진 차세대 HMI부터 시뮬레이션, 몰입형 모빌리티 생태계까지 20 건설 인력 교육을 혁신한 지멘스와 에듀케이션XR의 디지털 툴 XR과 AI로 건설 분야의 차세대 전기 공학자 양성   Focus 24 플랜트 조선 컨퍼런스 2026, DX 및 AI가 이끄는 기술 진화와 산업 혁신 짚다 46 인텔, 코어 울트라 시리즈 3로 온디바이스 AI 및 에지 시장 공략 가속화 48 오라클, “DB를 넘어 데이터 중심의 AI 플랫폼 기업으로”   People&Company 30 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 오병준 한국지사장 AI·디지털 트윈으로 제조 현장의 실질적 가치 입증할 것   New Products 33 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 정수진 CAE 실무 해석 프로젝트 성능 검증 40 현장을 디지털화하는 차세대 하이브리드 스캐닝 설루션 Stonex X70GO 43 이달의 신제품   Column 50 트렌드에서 얻은 것 No. 28 / 류용효 스마트 엔지니어링과 제조 지능화를 위한 AI 활용 전략 54 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 온톨로지 디지털 트윈 정보화 시대   On Air 57 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 DX와 AI로 재도약하는 플랜트·조선 산업의 미래   58 News   Directory 107 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 63 새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (4) / 최영석 원 중심선 그리기 외 66 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 뮌헨 공과대학교 연구진의 오픈소스 3D 건물 데이터셋 개발 기술 70 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (12) / 최하얀 다이세이의 모바일 CAD 도입과 건설 현장 워크플로의 혁신   Mechanical 73 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (8) / 김성철 향상된 제너레이티브 디자인   Analysis 78 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 박준수 복합재 날개 구조의 배치 설계와 파라메트릭 자동화 해석 88 심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (3) / 이종학 심센터 HEEDS SHERPA의 최적 검색 원리 94 산업을 위한 AI와 버추얼 트윈 기술 (1) / 신정일 MBSE 기반 저탄소 친환경 선박 성능 검증의 프론트 로딩 97 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT 고양력 항공기 형상의 공력 시뮬레이션 102 가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (5) / 오재응 모델 기반 시스템 엔지니어링에서 SysML의 역할     2026-3-dx-aifrom 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2026-02-25
HP Z북 울트라 G1a 리뷰 : AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준
HP Z북 울트라 G1a는 고성능 AI 작업과 3D 제작을 동시에 염두에 둔 14인치 모바일 워크스테이션이다. 이 글에서는 필자가 실제로 자주 사용하는 AI 리서처와 3D 제작 작업 시나리오를 바탕으로, 기존에 사용해 온 게이밍 노트북과 비교하면서 HP Z북 울트라 G1a의 장단점을 조명해보고자 한다.   HP Z북 울트라 G1a(ZBook Ultra G1a)는 프로세서 성능과 메모리 용량에 명확하게 집중한 구성을 취함으로써, 기존의 노트북 선택 방법과는 다른 노선을 제시한다. 일반적으로 노트북을 선택할 때 대부분의 사용자는 성능, 휴대성, 가격, 배터리 지속 시간, 확장성 등 여러 요소를 종합적으로 고려한다. 그러나 특정 작업 환경에서는 이러한 균형 중심의 접근이 오히려 비효율로 작용하기도 한다. 대용량 데이터 전처리, 로컬 AI 추론, 3D 콘텐츠 제작과 같이 CPU와 메모리 자원 의존도가 높은 워크로드에서는, 그래픽 성능이나 휴대성보다 연산 자원과 메모리 용량이 작업 효율을 결정짓는 핵심 요소가 되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 바로 이러한 관점에서 색다른 접근법을 채택한 기기라고 볼 수 있다. AMD의 라이젠 AI 맥스+ 프로 395(Ryzen AI Max+ PRO 395) 프로세서를 탑재해 128GB에 달하는 대용량 메모리를 제공하는 반면, 그래픽 카드는 외장 GPU가 아닌 내장 그래픽으로 구성된 14인치 노트북이다. 이처럼 극명하게 갈린 사양 구성은 과연 AI 개발과 3D 콘텐츠 제작이라는 두 가지 작업을 모두 감당할 수 있는 선택지일까?   제품 개요 워크스테이션은 일반적으로 크고 무거운 데스크톱 형태로, ‘들고 다니는 기기’와는 거리가 멀다는 인식이 강하다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a는 이러한 고정관념을 벗어나, 14인치 폼팩터 안에 워크스테이션급 성능을 담아냈다. 앞서 언급했듯 이 제품은 AMD 라이젠 AI 맥스+ 프로 395 프로세서와 라데온 8060S(Radeon 8060S) 그래픽을 기반으로 설계되었으며, 최대 128GB LPDDR5x 메모리와 대용량 NVMe SSD를 탑재했다. 정량적인 하드웨어 스펙상 무게는 약 1.57~1.59kg으로, 여타 게이밍 노트북과 비교해도 크게 무겁지 않은 수준이다. 실제로 가방에 넣어 휴대했을 때도 다른 노트북에 비해 체감 무게가 과하게 느껴지지는 않았다. 기기 양쪽에는 USB-C 타입 포트 2개(충전 포트 포함)를 비롯해 HDMI, USB-A 타입 단자, 3.5mm 이어폰 단자가 배치되어 있어, 워크스테이션으로서 요구되는 기본적인 확장성도 충분히 갖추고 있다.   디자인 본격적인 사용기에 앞서 디자인을 살펴보자. 보기 좋은 떡이 먹기도 좋다는 말도 있듯이, 매일 사용하는 기기는 사용자의 마음에 들 정도로는 아름다워야 한다. HP Z북 울트라 G1a의 디자인은 간결하고 군더더기 없었다. 특히, 전반적인 제품의 마감 품질이 높다는 것이 느껴졌다. 처음 노트북이 닫힌 상태에서 보았을 때는 매끄럽고 둥근 디자인의 겉모습이 단정하다는 느낌이 들고, 화면을 열어 전원을 켰을 때에는 베젤이 얇고 깔끔하여 프로페셔널하다는 인상을 준다. 디자인에서 가장 좋았던 점은 키보드이다. 처음에는 짙은 회색의 평범한 플라스틱 소재로 느껴졌지만, 사용하다 보니 키보드의 키감이 좋을 뿐만 아니라 이물질이 잘 묻지 않는 코팅으로 되어 있어 사용 시 편리했다. 외부 작업 중 노트북을 열었을 때, 손때 묻은 키보드를 다른 사람에게 드러내는 것이 걱정인 사람이라면 이 노트북의 키보드 마감이 더욱 마음에 들 것이라 생각한다. 또한 카메라에는 오픈·클로즈 방식의 물리적 커버가 적용되어, 노트북 내장 웹캠을 사용하지 않을 때는 완전히 가릴 수 있다. 사소해 보일 수 있지만, 사용자를 고려한 세심한 설계라는 점에서 인상 깊은 부분이었다.   그림 1. 노트북 전면. 디자인이 깔끔하고 단정하여 외부 미팅에도 무난하게 사용할 수 있었다.   AI 및 데이터 전처리 워크로드 이제 AI 엔지니어의 관점에서 이 제품을 살펴보자. AI 제품 개발 과정에서 절실하게 체감하는 주요 요소 중 하나는 CPU 메모리의 여유이다. 모델 학습은 클라우드 GPU나 서버 자원을 활용하는 경우가 많아졌지만, 탐색적 데이터 분석, 실험을 위한 데이터 전처리는 대부분 로컬 환경에서 수행해야 하기 때문이다. 따라서 CPU 성능과 GPU 성능 둘 중 하나를 선택해야 한다면, 많은 사람들의 예상과 달리 GPU보다는 CPU를 선택하는 것이 합리적이다. CPU 메모리가 여유가 있다면 데이터셋을 실험 가능한 요건에 맞춰 수정 및 조정하는 것이 조금 더 편리해질 뿐만 아니라, 데이터셋 전처리와 동시에 다른 작업이 가능하기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a의 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 대용량 데이터 전처리와 모델 로딩 과정에서 매우 안정적인 모습을 보였다. 텍스트·이미지 데이터 전처리 작업에서 메모리 부족 현상은 거의 발생하지 않았으며, 기존에 사용하던 게이밍 노트북(32GB RAM, RTX 4060 기준) 대비 체감상 약 절반 수준의 시간으로 작업을 마칠 수 있었다. 이는 대규모 로컬 데이터셋을 다루는 리서처에게 매우 중요한 요소다. AI 허브나 대학·연구기관에서 제공하는 공공 데이터셋의 경우 단일 데이터셋만으로도 수백 GB를 훌쩍 넘기는 경우가 많고, 이를 포맷에 맞게 전처리하는 데 상당한 시간이 소요되기 때문이다. HP Z북 울트라 G1a는 메모리의 양이 크기 때문에, 작업 중간 중간에 메모리 부족으로 인해 컴퓨터가 멈추거나 작업 수행 완료를 위해 컴퓨터를 손 놓고 기다리는 일 없이 여유롭게 전처리를 수행할 수 있었다. 몇 가지 사례를 들어보면, 첫째 <그림 2>와 같이 데이터의 압축 해제, 복사와 같은 간단한 작업에서 매우 빠른 처리 속도를 보여주었다. 데이터 전처리 성능을 실험하기 위해 활용한 ‘음식 분류’ 데이터셋의 경우, 각 클래스마다 1천 개의 고화질 사진이 저장되어 있어 전체 용량이 1TB에 육박하는 매우 큰 데이터셋이다. 그러나 HP Z북 울트라 G1a에서는 30GB 용량의 데이터를 압축 해제하는 데 8분밖에 소요되지 않았고, 일관적으로 140MB/s 전후의 속도를 유지하였다. 이는 HP Z북 울트라 G1a의 메모리 대역폭 확대, 멀티채널 구성 안정성 증가가 큰 영향을 미쳤기 때문으로 생각할 수 있다. 일반적인 환경에서는 압축 해제 단계에서 CPU 처리 속도가 병목으로 작용하여, 저장장치가 충분한 성능을 갖추고 있음에도 불구하고 연속적인 읽기·쓰기 작업이 지연되는 현상이 발생하기도 한다.   그림 2. 대용량 데이터의 전처리에도 빠른 속도를 유지하였고, 프로그램 운용에 여유가 있었다.   반면, HP Z북 울트라 G1a에서는 향상된 프로세서 구조와 메모리 서브시스템을 통해 병목이 제거되었으며, 그 결과 압축 해제와 동시에 디스크 I/O가 지속적으로 최대 대역폭에 가깝게 활용될 수 있었다. 이로 인해 사용자 관점에서는 압축 해제뿐 아니라 파일 복사 속도까지 향상된 것처럼 느껴져 직접적으로 작업 효율 향상이 체감되었다. 기존의 게이밍 노트북이 동일한 작업을 수행하는데 평균 60MB/s의 속도로 약 12분 정도가 소요된 것을 고려하면, 이 작업이 전체 데이터셋에 적용될 때 얼마만큼의 작업 시간을 아낄 수 있을 지 기대해 볼 만하다. 둘째, 파이썬 코드를 활용한 데이터 전처리에서도 높은 성능 개선을 보여주었다. CSV 파일을 활용하여 3D 복셀 데이터를 만드는 작업을 수행하는 코드를 기준으로 실험해보았다. 이는 앞에서와 동일하게 CPU·메모리에 집중된 작업을 할 때의 효율을 검사하기 위한 실험으로, 동일한 SVC 파일을 대상으로 데이터의 시각화를 수행하였을 때를 비교한 것이다. 결과적으로, HP Z북 울트라 G1a는 평균적으로 75FPS(초당 프레임)를 유지하였고, 시각화된 데이터를 360도 회전시켜 확인하는 데에 큰 문제가 없었다. 반면, 기준이 된 다른 기기는 평균 42FPS를 유지하고, 시각화된 데이터를 360도로 회전시켜 확인하는 데 약간의 로딩이 필요했다. 특히, 시각화 결과물을 회전하는 과정에서 약간의 버벅임과 끊김이 발생하여 데이터를 세부적으로 확인할 때 약간의 어려움이 따랐다. 기준 기기 또한 일반적인 사무용 노트북을 기준으로 보았을 때보다는 훨씬 빠르고 원활한 데이터 전처리 성능을 보여주었으나, HP Z북 울트라 G1a는 전처리뿐 아니라 시각화 데이터 인터랙션에서도 안정적으로 동작함으로써 실시간에 가까운 시각화 환경을 제공했다는 점에서 차별화된 사용 경험을 제공하였다.   그림 3. 3D 복셀화에 소요된 시간과 프레임률을 tqdm으로 측정한 결과. 동일한 작업을 수행하는 데 HP Z북 울트라는 75FPS, 기준 기기(HX370 CPU, 32RAM)는 42FPS의 성능을 보여주었다.   로컬 AI 추론 로컬 AI 추론 작업에서도 HP Z북 울트라 G1a는 충분히 인상적인 성능을 보여주었다. 로컬 AI 세팅에는 올라마(Ollama)를 사용하였다. 올라마는 다양한 오픈소스 LLM을 간편히 사용할 수 있게 하는 프로그램으로 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 환경을 지원하며 CLI 및 GUI 환경을 모두 지원하여 확장성이 좋다. 또한, 로컬에서 REST API 형태로 모델을 노출할 수 있어 파이썬(Python), 노드.js(Node.js), 자바(JAVA(Spring)), 랭체인(LangChain) 등과 연동이 용이하며, 프로토타입 서비스 제작 및 온디바이스 AI, 사내 전용 LLM 구축을 위해 다양하게 쓰인다. 필자는 윈도우에서 GUI 기반의 올라마 클라이언트를 설치하여 로컬 AI 추론을 수행하였으며, 엔비디아 그래픽 카드 드라이버(CUDA 포함)를 설치하지 않고 올라마를 구동하였다. 이 지점에서 HP Z북 울트라 G1a의 프로세서의 특장점이 드러난다. 바로 SoC(System on a Chip) 설계를 통해 프로세서 자체에서 CPU·GPU·NPU를 통합하여 활용한다는 것이다. 따라서 이 워크스테이션을 사용하는 사람은 일반적으로 말하는 CPU-Only와 같이 GPU 드라이버를 따로 설치하지 않더라도, AI 추론 및 훈련을 수행할 때 GPU·NPU를 사용하는 것과 같은 효과를 체감할 수 있다.   그림 4. 올라마의 공식 홈페이지. 윈도우, 맥, 리눅스 등 다양한 OS를 지원하며 오픈소스로 활용 가능한 LLM 모델의 가중치를 제공하여 로컬 추론을 가능하게 하는 프로그램이다.   올라마를 활용해 중·대형 언어 모델(gpt-oss:120B)과 소형 언어 모델(qwen3:8B)을 각각 다운로드한 뒤, 동일한 조건에서 추론 시간을 비교해 보았다. 결과는 예상 이상이었다. 중·대형 언어 모델의 추론에는 (약간의 쿨링 소음이 발생하였지만) 약 10초가 소요되었고, 소형 언어 모델 역시 약 13초 내외로 추론을 마쳤다. 비교 대상으로 사용한 다른 노트북에서는 중·대형 모델이 추론 도중 오류를 일으켰고, 소형 모델조차 358초가 걸렸던 점을 감안하면 상당한 차이다. ‘메모리 용량 차이가 얼마나 크겠어’라고 생각한 필자의 판단을 무색하게 만들 정도로, 128GB 메모리와 라이젠 AI 맥스+ 프로 395의 조합은 로컬 AI 추론 환경에서 분명한 강점으로 작용했다. 이러한 특성은 AI 개발자에게만 국한된 장점은 아니다. 성능이 검증된 오픈소스 언어 모델을 노트북에 직접 탑재해 휴대할 수 있다는 것은, 인터넷 연결이 원활하지 않은 환경에서도 개인화된 AI 비서를 여러 개 운용하며 작업을 이어갈 수 있음을 의미한다. 로컬 환경에서의 AI 활용 가능성을 실질적인 수준으로 끌어올렸다는 점에서, HP Z북 울트라 G1a의 방향성과 장점이 명확히 드러나는 지점이었다.   그림 5. qwen3:8b로 로컬 추론을 수행한 결과   그림 6. gpt-oss:120b로 로컬 추론을 수행한 결과   3D 작업 워크플로 다음은 3D 작업 워크플로로 넘어가 보자. 필자가 주로 사용하는 캐릭터 크리에이터(Character Creator), 지브러시(Zbrush) 등을 통하여 내장 그래픽만을 가지고 있음에도 ‘충분히 작업이 가능한가?’라는 요소를 살펴보고, 다음으로는 고화질을 요구하는 3D 게임을 실행시켜 성능을 테스트해 보았다. 먼저, 리얼루션(Reallusion)의 캐릭터 크리에이터 5 소프트웨어를 설치하여 작업 가능 여부를 확인해 보았다. 이 소프트웨어는 사실적 묘사를 담은 메타 휴먼을 만들기 위한 소프트웨어이다. 얼굴, 체형, 옷 및 장신구 같은 다양한 요소를 조합하는 자유도가 높고, 피부 결이나 머리카락 같은 요소까지 섬세하게 구현해야 하기 때문에 일반적인 게이밍 노트북에서도 원활한 작업이 어려운 소프트웨어 중 하나이다. 실제로, 필자가 보유한 게이밍 노트북 기기에서는 동일한 작업을 수행하며 컴퓨터가 다운되는 경우가 종종 있었고, 새로운 스킨으로 교체하거나 요소를 변형할 때 1 ~ 5분 정도의 로딩 타임을 요구했다.   그림 7. 캐릭터 크리에이터로 작업하는 모습   그러나, HP Z북 울트라 G1a에서는 로딩 시간이 1 ~ 3분 이하로 줄어드는 모습을 보여주었을 뿐만 아니라, 컴퓨터가 다운되는 경우도 발생하지 않아 상당히 쾌적하게 작업을 진행할 수 있었다. 물론 다루는 데이터의 크기 자체가 큰 만큼 약간의 로딩 시간은 피해갈 수 없었으나, 대부분 1분 이내의 로딩으로 작업이 완료되어 작업 완료를 기다리는 시간이 줄어들었다. 다음으로는 지브러시를 통해 추가 검증을 진행하였다. 지브러시의 경우 매끄러운 표면을 위해 의도적으로 폴리곤을 많이 나누면서 메모리 부하가 발생하는 경우가 많은데, <그림 8>과 같이 복잡한 인간형 모델링, 특히 상업적으로 판매 가능한 정도의 모델링을 테스트하였음에도 데이터의 로드 및 조형에 시간이 소요되지 않고 바로 진행할 수 있는 정도의 원활함을 보여주었다.   그림 8. 매끄러운 곡선으로 폴리곤의 수가 많아지더라도 원활히 처리하는 모습을 볼 수 있다.   마지막으로, 3D 게임을 통해 성능을 확인하였다. 대상이 된 게임은 ‘호그와트 레거시’로, 언리얼 엔진으로 만들어졌으며 비교적 실사화 스타일의 그래픽, 다양한 파티클 사용으로 고난도의 그래픽 컨트롤을 요구하는 게임이다. 게임에서는 플레이를 진행하며 기기의 사양을 자동으로 측정하여 적절한 그래픽 옵션을 정해주는데, 이 기기는 자동으로 중간 단계의 그래픽 옵션으로 세팅되는 것을 확인하였다.   그림 9. 기기 옵션을 자동으로 분석하여 적절한 수준의 그래픽 구현. 이 기기는 중간 옵션을 배정받았다.   물론 기존의 작업에 비해 3D 게임을 진행할 때는 기기의 쿨링팬 소음이 두드러지게 들리는 편이었다. 앞서 수행한 작업에서는 쿨링이 필요하지 않거나, 쿨링이 필요하더라도 비교적 짧고 조용하게 한 번의 ‘쏴아아’하는 소리가 들렸다면, 3D 게임을 실행 중일 때는 지속적인 쿨링 소음이 발생하였기 때문이다. 그러나, 여기에서도 HP Z북 울트라 G1a의 탁월한 점을 발견할 수 있었다. 그것은 바로 ‘소음이 발생하는 만큼 쿨링이 잘 되고 있다’는 점이다. 랩톱을 주로 사용하는 사용자는 공감하겠지만, 일부 랩톱의 경우 쿨링 소음이 큰데도 불구하고 쿨링이 제대로 되지 않아 기기 아래쪽의 키보드 부분이 상당히 뜨거워지는 경우가 잦다. 그러나 이 기기는 소음이 크더라도 쿨링이 확실히 진행되고 있었고, 피부에 장시간 접촉시킬 수 있을 정도의 발열만 있었다. 아울러, 게임 내의 실사화 그래픽은 모두 끊기는 부분 없이 자연스럽게 재생되었고, 게임 진행에 이상이 없이 원활히 진행되었다.   그림 10. 그림 내 실사화 시나리오 중 그래픽 재현성이 좋은 부분의 캡처. 왼쪽의 바다 물결 표현, 전면의 포그 표현 등이 끊기지 않고 자연스럽게 재생되었다.   맺음말 HP Z북 울트라 G1a는 AI 리서처와 3D 제작 작업을 병행하는 사용자에게 모바일 워크스테이션으로서 분명한 가치를 지닌 기기다. 이 제품의 구성은 모든 요소를 고르게 끌어올리기보다는, 프로세서와 메모리 성능에 명확하게 힘을 준 제품이다. 이에 사용 목적이 분명한 사용자에게 강점으로 작용한다. AI 전처리, 로컬 추론, 3D 제작 작업과 같이 CPU·메모리 의존도가 높은 워크로드에서는 이러한 설계 방향이 체감 성능으로 직결되기 때문이다. 그런 의미에서 HP Z북 울트라 G1a는 특히 다음과 같은 사용자에게 추천하고 싶다. 첫째, 대용량 데이터 전처리가 일상적인 AI 엔지니어, 둘째, 3D 콘텐츠 제작 과정에서 초안과 검증 단계의 결과물을 빠르게 만들어야 하는 사용자, 셋째, 이 모든 작업을 데스크톱이나 서버에 의존하지 않고 모바일 환경에서도 이어가야 하는 사용자다. HP Z북 울트라 G1a를 사용하는 사용자라면, 적어도 서버급 연산을 요구하는 극단적인 작업을 제외하고는 대부분의 실무 환경에서 성능으로 인한 제약을 체감할 일은 드물 것이다. 견적 상담 문의하기 >> https://www.hp.com/kr-ko/shop/hp-workstation-amd-app   ■ 박정은 AI 융합 분야 연구자이자 엔지니어로, 컴퓨터 비전, 게임 엔진, 머신러닝, 딥러닝 기반 실무를 수행하며 대용량 AI 데이터 전처리와 AI 실험 파이프라인을 설계·운용해왔다. 필적, 운동학, 감정 인식 중심의 AI 프로덕트 R&D를 수행하며, 모바일 워크스테이션 환경에서 CPU·GPU 자원을 밀도 있게 활용하는 실험 구조를 활용하였다. 산업 연계 교육 현장에서 연구와 실무를 연결하는 엔지니어이자 교육자로 활동하고 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2026-02-04
CAD&Graphics 2026년 2월호 목차
  18 THEME. 2025 국내 엔지니어링 소프트웨어 시장조사 Part 1. 2026년 경제 및 주력산업 전망 Part 2. MDA/PDM 분야 Part 3. CAE 분야 Part 4. AEC 분야 Part 5. 엔지니어링 소프트웨어 업계 인터뷰 오토데스크코리아 오찬주 대표 PTC코리아 김도균 대표   Infoworld   Editorial 17 화면 밖으로 나온 AI, 거품론을 잠재울 실체   Case Study 47 인터랙티브 크레인 시각화 앱을 구축한 팔핑거 실시간 시각화 및 계산으로 크레인 판매 증가에 기여 52 게임으로 이어진 ‘킬 빌’의 다음 이야기 언리얼 엔진을 통해 시네마틱 경험으로 탄생한 복수극   New Products 55 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 / 박정은 AI 엔지니어가 살펴본 모바일 워크스테이션의 새로운 기준 60 3D 형상 분석과 사용자 행동 학습으로 제조 의사결정 지원 엠피니티 66 이달의 신제품   Focus 63 모두솔루션, “지스타캐드 중심의 CAD 플랫폼 확장과 파트너 상생 강화 추진”   Column 74 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 인공지능 온톨로지와 디지털 동료 76 트렌드에서 얻은 것 No. 27 / 류용효 CES 2026, 혁신가들의 등장   On Air 80 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 2026 엔지니어링 산업의 대전환 : AX와 피지컬 AI가 주도하는 미래   69 News 72 New Books   Directory 115 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 82 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 팔코DB와 LLM을 활용한 그래프 모델 BIM 기반 AI 에이전트 개발 85 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (11) / 최하얀 아레스 쿠도–온쉐이프 통합이 만들어낸 클라우드 CAD 워크플로의 진화 88 새로워진 캐디안 2026 살펴보기 (3) / 최영석 상세도 작성기, 스마트 공차   Mechanical 92 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (7) / 박수민 중립 파일 솔리드화하기(IDD)   PLM 98 산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (11) / 정유선 3D익스피리언스 플랫폼 기반의 환경 전 과정 평가 설루션 소개   Analysis 100 심센터 HEEDS 더 깊게 살펴 보기 (2) / 이종학 심센터 X MDO의 새로운 HEEDS 104 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 안지수 플루언트 웹 UI를 활용한 효율적인 파이플루언트 코드 생성 방법 108 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 / 나인플러스IT 케이던스–엔비디아–솔라 터빈즈의 AI 물리 기반 협력 110 가상 제품 개발을 위한 MBSE 및 SysML의 이해와 핵심 전략 (4) / 오재응 기반 아키텍처를 통한 시스템 이해 및 해석     2026-2-2025from 캐드앤그래픽스     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2026-02-02
HP  ZBook 노트북 제품 리뷰어 모집 (~ 12월 8일까지)
안녕하세요? 캐드앤그래픽스에서는 ZBook X G1i 16”  ZBook Fury G1i 18” 노트북 성능을 체험해 보고 리뷰해 주실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2026년 2월호 또는 3월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 12월 24일(수)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요.   모델   사양 추천 market ZBook X G1i 16” HP ZBook X G1iHP IDS DSC RTX PRO 2000 8GB Ultra 7 255H X 16 inch G1i Base NB PC Product Development - Product Designer: Inventor, SolidWorks, Solid Edge M&E 2D artist: Photoshop, Illustrator ZBook Fury G1i 18” HP ZBook Fury 18 G1iNVIDIA RTX PRO 3000 Blackwell 115W+ 12 GB Graphics Product Development - Product Designer: CATIA, NX, Creo - Manufacturing Engineer: Delmia, SolidWorks CAM, Tecnomatix, Creo Manufacturing Rendering: VRED, ICEM Surf, CATIA Rendering, Creo Render Studio, NX Rendering - 제목 :  HP ZBook 노트북 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집 기간 : 리뷰어 선정 시 마감 예정 (이력 검토 후 선정) 문의 : 02-333-6900 / cadgraphpr@gmail.com 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ 참고 후기 HP Z2 미니 G1a 리뷰 : BIM 엔지니어의 실무 프로젝트 성능 검증 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북  
작성일 : 2025-12-03
HP Z2 미니 G1a 데스크톱 제품 리뷰어 모집
캐드앤그래픽스에서 HP Z2 Mini G1a 데스크톱 성능을 체험 리뷰하실 리뷰어를 찾습니다. 리뷰 기사는 캐드앤그래픽스 2025년 10월호에 실릴 예정이며, 리뷰용 제품을 받으신 후 실제로 사용해 보시고, 9월 12일(금요일)까지 리뷰 원고를 보내 주시면 됩니다. (Z2 Mini G1a 데스크탑과 24인치 모니터 배송 예정) 잡지에 실리는 리뷰 기사에 대해서는 소정의 원고료를 드립니다. 리뷰를 원하시는 분은 간단한 자기소개 및 사용하시는 소프트웨어에 관한 내용을 메일(cadgraphpr@gmail.com)로 보내주세요. - 제목 :  HP Z2 미니 G1a 리뷰어 지원 - 보내실 내용 : 간단 약력 등 자기소개, 사용 소프트웨어, 전화/메일/소속 (참고할 만한 기고 이력이나 블로그 링크 등 있을 경우 같이 기재) - 모집기간 : 선정시(선착순, 이력 검토 후 선정) - 모집 마감되었습니다. 문의 : 02-333-6900 리뷰어 모집 대상  :  제조, 건축, 엔지니어링 분야 엔지니어(캐드, CAE, 3D 디자인 및 렌더링 등 사용자)     ------------------------------------------------------------------------------------------------------ HP Z2 Mini G1a 데스크톱 워크스테이션 소개   HP Z2 Mini G1a는 컴팩트한 크기에 강력한 성능을 담은 미니 워크스테이션으로, 복잡한 3D 디자인, 그래픽 프로젝트, 로컬 AI 모델(LLM) 환경에 적합합니다. 최고 사양의 AMD Ryzen™ AI Max+ PRO 시리즈 프로세서(최대 16코어/32스레드, 5.1GHz 부스트, 64MB 캐시)가 장착되며, 내장 그래픽(최대 AMD Radeon™ 8060S)을 통해 별도의 외장 GPU 없이도 GPU 가속 3D 작업 및 AI 추론을 실행할 수 있습니다. 최대 128GB LPDDR5x 통합 메모리 중 96GB까지 그래픽 갯수에 할당 가능하므로, 여러 개 전문 애플리케이션을 동시에 실행해도 병목 현상이 적습니다. 스토리지는 NVMe M.2 SSD 슬롯 2개를 사용해 최대 8TB까지 확장 가능하며, RAID 0/1을 지원합니다. 연결성도 우수합니다. Thunderbolt™ 4 USB-C 포트, Mini DisplayPort 2.1, 10GbE LAN, Wi-Fi 7 등 최신 포트를 모두 지원하며, 내부 전원 어댑터(300W 내장)로 외부 어댑터 없이 간결한 설치가 가능합니다. 냉각 설계는 대형 방열판과 팬 조합, 3D 메쉬 흡기 구조 등으로 내부 발열을 최소화합니다. 시스템 RAM은 납땜되어 교체는 불가능하지만, 두 개의 PCIe Gen4 M.2 슬롯으로 저장장치 확장이 자유롭습니다. Geekbench 6 기준 CPU 멀티코어 점수 약 17,210점, GPU OpenCL 점수 91,591점을 기록하며, 최신 워크스테이션 수준의 성능을 입증했습니다. ISV 인증과 HP Wolf Security(BIOS~OS)로 전문적인 워크플로우와 기업 보안, 안정성까지 제공합니다. 작은 공간, 고성능 AI·그래픽 작업, 3D 디자인, 콘텐츠 크리에이션, 엔터프라이즈 환경에 모두 어울립니다. 공식 제품 정보는 HP 웹사이트(https://www.hp.com/kr-ko/workstations/z2-mini-a.html)에서 확인할 수 있습니다.     참고 후기 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (1) - AI 크리에이터와 3D 작업을 위한 최적화 HP Z북 울트라 G1a 리뷰 (2) - 설계 엔지니어 관점에서 본 고성능 노트북
작성일 : 2025-08-13
[온에어] HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시
캐드앤그래픽스 지식방송 CNG TV 지상 중계   CNG TV는 7월 11일 ‘모바일에서 데스크톱 GPU 성능 구현이 가능한 HP 고성능 AI 워크스테이션 및 사용기 소개’를 주제로 웨비나를 개최했다. HP가 선보인 차세대 고성능 AI 모바일 워크스테이션 ‘Z북 울트라(ZBook Ultra)’는 데스크톱 수준의 그래픽 성능을 노트북에 구현했다. 웨비나에서는 HP코리아 차성호 이사와 감성놀이터 최석영 대표가 제품의 특징과 실제 활용 사례를 공개했다. 자세한 내용은 다시보기를 통해 확인할 수 있다. ■ 박경수 기자   ▲ 왼쪽부터 캐드앤그래픽스 박경수 이사, HP코리아 차성호 이사, 감성놀이터 최석영 대표   AI 시대를 위한 고성능 모바일 컴퓨팅의 해답 HP는 웨비나를 통해 고성능 모바일 AI 워크스테이션 ‘Z북 울트라’를 공개했다. 이번 신제품은 최대 96GB 그래픽 메모리, 55 TOPS MPU 성능, 총 125 TOPS 통합 성능을 구현해 데스크톱 수준의 AI 컴퓨팅 성능을 제공한다. 특히 ISV 인증을 획득해 산업 현장의 전문 소프트웨어와의 호환성을 확보했다. HP코리아 차성호 이사는 “AI 기술 확산에 따라 로컬 디바이스에서의 고성능 처리 수요가 증가하고 있으며, Z북 울트라는 모바일에서 이를 충분히 감당할 수 있는 제품”이라며, “워크플로 복잡성, 보안 이슈, 빠른 결과 요청 등 AI 시대의 업무 변화에 최적화된 성능과 안정성을 제공한다”고 말했다. Z북 울트라는 AMD의 라이젠 AI 프로세서(최대 16코어, 80MB 캐시)와 라데온 800M 시리즈 그래픽 유닛을 기반으로 설계되었다. DDR5X 메모리 아키텍처를 통해 CPU와 GPU가 최대 128GB를 공유하며, 이 중 최대 96GB를 그래픽 메모리로 할당할 수 있다. 이는 데스크톱 워크스테이션에서 고가의 그래픽 카드 두 개를 장착해야 가능한 성능에 맞먹는다. 또한 AI 컴패니언 앱을 탑재해 인터넷 없이도 요약, 번역, 질의 응답이 가능한 온디바이스 AI 기능을 제공하며, 듀얼 팬 및 증기 챔버 냉각 구조로 발열도 최소화했다.     AI 영상 제작자의 실사용 리뷰…“가볍고 빠르다” 감성놀이터 최석영 대표는 실제 제품을 활용한 AI 콘텐츠 제작 사례를 소개하며 “Z북 울트라는 이동성과 고성능을 동시에 갖춘 드문 워크스테이션”이라고 평가했다. 최석영 대표는 AI 기반의 이미지 생성, 언리얼 엔진을 활용한 시네마틱 영상 제작, 메타휴먼 캐릭터 작업 등에서 빠른 렌더링 속도와 끊김 없는 실시간 미리보기를 경험했다고 밝혔다. 특히 최 대표는 “기존에는 고성능 작업을 위해 데스크톱을 들고 다녔지만, Z북 울트라는 그 필요를 완전히 대체할 수 있었다”며 “AI 영화, 영상 편집, 3D 디자인, 리얼타임 엔진 기반 작업이 가능한 휴대형 워크스테이션으로, AI 콘텐츠 제작자들에게 강력히 추천하고 싶다”고 말했다. Z북 울트라는 고사양 GPU, 풍부한 메모리, 강력한 냉각 시스템, 온디바이스 AI 기능을 갖춘 전문가용 워크스테이션으로 AI 개발을 비롯해 3D 렌더링, 미디어 엔터테인먼트 산업의 모바일 업무 환경 혁신을 예고하고 있다. 데스크톱의 성능과 노트북의 휴대성을 동시에 요구하는 전문 작업자들에게 새로운 대안이 될 전망이다.       ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.
작성일 : 2025-08-04
CAD&Graphics 2025년 8월호 목차
  18 THEME . PLM과 AI로 가속화하는 제조 디지털 전환의 미래 Ⅰ   설계 데이터를 연결하다 : 퍼시스그룹의 디지털 트윈 기반 DX 전략 / 정연석 생성형 경험 기반 PLM을 통한 업무 혁신 : 다쏘시스템의 새로운 접근 / 김병균 현장이 원하는 디지털 트윈 : 최소 인프라, 최대 효과를 위한 접근법 / 송희삼 수주형 제조기업을 위한 PLM 연계 프로젝트형 생산 관리 DX / 김장순   Infoworld   Editorial 17 AI 에이전트와 함께 하는 제조업 혁신의 골든타임   Case Study 30 올림픽 금메달을 뒷받침한 3D 프린팅 혁신 금속 3D 프린팅으로 경기용 요트의 부품 제작 32 디지털 전환의 잠재력을 실현하는 메타버스 기술 성공적인 산업 메타버스 구현을 위한 필수 요소   New Product 36 2D CAD의 새로운 기준 제시하는 차세대 설계 플랫폼 ZWCAD 2026 42 디지털 휴먼의 제작 워크플로 향상 및 생태계 확장 메타휴먼 5.6 79 이달의 신제품   Focus 46 AI와 클라우드로 뻗어나가는 NX, 제품 개발의 혁신을 뒷받침한다 48 트림블 코리아, ‘파워팹’으로 철골 제작의 디지털화 및 효율 향상 지원 50 3D 콘텐츠 제작 시대, 어도비 서브스턴스가 펼치는 미래 52 3D 프린팅, 제조 혁신 이끌 생산 기술 될까…현실의 벽과 돌파구는? 54 SAP, 모든 설루션에 AI 탑재…“데이터 중심의 선순환 구조로 비즈니스 AI 혁신” 56 AWS, “다양한 기술로 국내 기업의 생성형 AI 활용 고도화 돕는다” 58 한국생산제조학회 2025 춘계학술대회, 생산제조 기술의 미래를 논의하다   On Air 60 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 자율주행의 미래 : AI와 데이터 통합을 통한 지멘스 ADAS 혁신 62 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 HP Z북 울트라, AI 워크스테이션의 새로운 기준 제시 63 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 창의적 디자인의 미래, AI와 3D 프린팅에서 찾는다 64 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 제조업을 바꾸는 양자 컴퓨팅의 힘 66 캐드앤그래픽스 CNG TV 지식방송 지상중계 디지털 트윈 시대의 3D 자산 관리 혁신하는 유니티 애셋 매니저   Column 67 포괄적 디지털 트윈으로 제조 공장의 미래를 설계하다 / 오병준 70 디지털 지식전문가 조형식의 지식마당 / 조형식 스마트 디지털 트윈을 위한 디지털 온톨로지와 디지털 스레드 74 현장에서 얻은 것 No. 21 / 류용효 AI 시대 제조업 생존 전략 : ‘듀얼 브레인’을 장착하라   82 New Books   Directory 147 국내 주요 CAD/CAM/CAE/PDM 소프트웨어 공급업체 디렉토리   CADPIA   AEC 84 데스크톱/모바일/클라우드를 지원하는 아레스 캐드 2026 (5) / 천벼리 온라인 CAD 아레스 쿠도의 주요 기능 88 BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크 / 강태욱 오픈소스 LLM 모델 젬마 3 기반 AI 에이전트 개발해 보기 97 새로워진 캐디안 2025 살펴보기 (9) / 최영석 유틸리티 기능 소개 Ⅶ 100 BIM 전문인력 양성을 위한 해법을 찾는다 / 함남혁 BIM 전문가 민간자격 국가공인 현황과 발전 방향   Visualization 104 AI 크리에이터 시대 : 영상 제작의 새로운 패러다임 (5) / 최석영 AI 기반 몰입형 사운드 디자인   Reverse Engineering 110 시점 – 사물이나 현상을 바라보는 눈 (8) / 유우식 확률과 통계   Mechanical 116 제품 개발 혁신을 돕는 크레오 파라메트릭 12.0 (1) / 박수민 크레오 파라메트릭 12의 개선된 인터페이스 기능   Manufacturing 122 생산 계획부터 운영까지 혁신하는 스마트 제조 / 이노쏘비 PINOKIO가 선보이는 스마트 공장 기술과 사례   Analysis 107 로코드를 활용하여 엔지니어링 데이터 분석 극대화하기 (1) / 윤경렬, 김도희 데이터 분석에 로코드 설루션이 필요한 이유 128 앤시스 워크벤치를 활용한 해석 성공 사례 / 이효행 바닥 충격음과 층간 소음 문제 해결을 위한 예측 모델 및 실험 분석 133 성공적인 유동 해석을 위한 케이던스의 CFD 기술 (24) / 나인플러스IT 충실도 흐름 솔버로 항공 엔진의 시뮬레이션 정확도 업그레이드 136 최적화 문제를 통찰하기 위한 심센터 히즈 (6) / 이종학 프로세스 자동화 | – 구조 설계 최적화 142 산업 디지털 전환을 가속화하는 버추얼 트윈 (5) / 강주연, 임영빈 아바쿠스의 Contact Wear 기능을 활용한 마모 해석과 응용     캐드앤그래픽스 당월호 책자 구입하기   캐드앤그래픽스 당월호 PDF 구입하기
작성일 : 2025-07-25