AI 시대, 데이터센터 네트워킹의 핵심: 상호 연결 기술 심층 분석
서론: AI 혁명과 데이터센터의 변화
인공지능(AI) 기술은 현대 사회의 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있으며, 특히 대규모 데이터센터는 AI 발전의 핵심적인 기반 시설로 자리매김했습니다. 과거에는 상상하기 어려웠던 수준의 연산 능력을 요구하는 AI 모델의 학습 및 추론 과정은 데이터센터 네트워킹 기술에 엄청난 부담을 주고 있습니다. 수조 개의 파라미터를 가진 AI 모델을 효율적으로 학습시키기 위해서는 수천 대의 가속기 사이에서 데이터를 빛의 속도로 주고받을 수 있는 초고속, 저지연 상호 연결 기술이 필수적입니다. 이러한 요구사항을 충족시키지 못하면 AI 모델의 성능 저하, 학습 시간 지연 등 심각한 문제가 발생할 수 있습니다. AI 시대에 데이터센터 네트워킹, 특히 상호 연결 기술의 중요성이 그 어느 때보다 강조되는 이유입니다.
AI 네트워킹의 독특한 과제
AI 워크로드는 기존의 범용 컴퓨팅 환경과는 전혀 다른 네트워킹 과제를 제시합니다. 전통적인 클라이언트/서버 모델과는 달리, AI 학습은 모든 GPU가 동시에 서로 통신하는 올투올(all-to-all) 방식을 사용합니다. 모델 파라미터가 증가함에 따라 네트워크 트래픽은 기하급수적으로 증가하며, AI 학습 동기화에는 극도로 낮은 지연시간이 요구됩니다. 이러한 특징은 기존 데이터센터 네트워크의 설계 한계를 뛰어넘는 수준입니다. 예를 들어, AI 모델 파라미터를 2배로 늘리면 네트워크 트래픽은 4배로 증가할 수 있으며, AI 학습 동기화를 위해서는 마이크로초(µs) 단위의 응답 속도가 필요합니다. 이는 기존 애플리케이션에서 허용되던 밀리초(ms) 단위의 지연시간과는 비교할 수 없을 정도로 엄격한 요구사항입니다.
이더넷: AI 최적화를 통한 테라비트 시대 개막
이더넷은 오랜 역사와 함께 엔터프라이즈 데이터센터 네트워킹의 표준으로 자리 잡았습니다. 호환성, 비용 효율성, 확장성 등의 장점을 가지고 있지만, AI 환경에서는 높은 트래픽과 지연시간 문제로 인해 한계를 드러내기도 했습니다. 하지만 최근 IEEE 802.3df-2024 표준과 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC)과 같은 노력으로 이더넷은 AI 워크로드에 최적화된 방향으로 진화하고 있습니다. IEEE 802.3df-2024 표준은 800기가비트 이더넷(800GbE) 사양을 제공하여 차세대 AI 클러스터의 기반을 마련하며, UEC 1.0 사양은 RDMA, 향상된 전송 프로토콜, 고급 혼잡 제어 메커니즘 등을 통해 기존 이더넷의 단점을 극복하고 AI 성능을 향상시키는 데 기여합니다.
인피니밴드: 고성능 컴퓨팅을 위한 아키텍처의 강점
인피니밴드는 고성능 인터커넥트 기술로, 데이터센터 내 서버 간 통신에 특화되어 설계되었습니다. 하드웨어 기반 흐름 제어와 전용 네트워크 어댑터를 통해 손실 없는 초저지연 통신을 제공하는 것이 특징입니다. 특히 크레딧 기반 흐름 제어는 패킷 손실을 사전에 방지하여 대규모 AI 학습 작업의 안정성을 높입니다. 인피니밴드는 XDR(eXtended Data Rate)로 진화하면서 기존 아키텍처의 장점을 유지하면서도 이더넷과 동등한 수준의 대역폭을 확보했습니다. 최신 IBTA 사양은 포트당 800Gb/s, 스위치 간 최대 1.6Tb/s 연결을 지원하며, 낮은 지연시간과 높은 확장성을 제공하여 대규모 AI 환경에 적합한 솔루션으로 평가받고 있습니다.
옴니패스: 비용 경쟁력을 무기로 AI 네트워킹 시장 재도전
옴니패스는 인텔이 엔비디아의 인피니밴드에 대항하기 위해 개발한 HPC용 상호 연결 기술입니다. 적응형 라우팅, 통합 패브릭 관리, 경쟁력 있는 성능을 특징으로 했지만, 인텔의 사업 전략 변화로 개발이 중단되기도 했습니다. 하지만 코넬리스 네트워크(Cornelis Networks)가 옴니패스를 부활시키면서 AI 네트워킹 시장에 다시 등장했습니다. 코넬리스는 엔비디아 솔루션 대비 비용 경쟁력을 강조하며 가격 민감형 AI 구축 환경을 공략하고 있습니다. 차세대 CN6000 시리즈에서는 옴니패스 네이티브 모드와 이더넷 호환 모드를 동시에 지원하는 이중 모드 기능을 제공할 예정입니다. 옴니패스의 재등장은 상호 연결 기술 시장의 경쟁을 심화시키고, 사용자에게 더 다양한 선택지를 제공할 것으로 기대됩니다.
결론: 지능형 패브릭으로 진화하는 상호 연결 기술
AI 시대에 데이터센터 네트워킹의 핵심은 상호 연결 기술입니다. 이더넷, 인피니밴드, 옴니패스 등 다양한 기술들이 AI 워크로드에 최적화된 방향으로 진화하고 있으며, 각 기술은 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 하이퍼스케일러들은 혁신과 경제성을 균형 있게 추구하는 하이브리드 전략을 채택하고 있으며, AI 모델의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 상호 연결 기술은 단순한 데이터 통로를 넘어 지능형 패브릭으로 진화할 것입니다. 결국, AI 시대의 진정한 지능은 노드 간 연결 그 자체에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.
