NVIDIA와 아리스타 네트웍스의 AI 데이터 센터 네트워크 인프라 경쟁

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AI 시대, 네트워크 인프라의 진화 ✨

AI 기술이 급격히 발전함에 따라 AI 데이터센터 구축 수요가 폭증하고 있습니다. 이에 따라 GPU, TPU 등 고성능 프로세서 간 통신 기술이 주목받고 있죠. 특히 네트워크 인프라의 역할과 중요성이 어느 때보다 커지고 있습니다.

 

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라, AI 데이터 센터의 필요성 또한 급격히 증가하고 있습니다. AI 모델의 규모가 커지면서 학습과 추론 과정에서의 데이터 전송 속도가 성능의 병목현상으로 작용하게 되는데요. 이를 해결하기 위해 네트워크 인프라의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. 특히, 엔비디아의 인피니밴드와 아리스타 네트웍스의 이더넷 기술 간의 경쟁이 치열합니다. 이 두 회사의 기술력은 AI 데이터 센터의 성능과 효율성에 큰 영향을 미치고 있죠. 이번 글에서는 AI 데이터 센터 네트워크 인프라의 현주소와 발전 방향을 살펴보겠습니다.

 

AI 데이터 센터의 필요성

AI 모델의 크기가 커지고, 이를 학습시키기 위한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하면서 기존의 데이터 센터 인프라로는 한계가 발생하고 있습니다. 특히, GPU와 CPU 간의 데이터 전송 속도가 중요한 병목 현상으로 작용하고 있죠. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 고성능의 네트워크 인프라가 필수적입니다. AI 데이터 센터는 기존의 데이터 센터와 달리, AI 학습과 추론을 최적화하기 위한 특화된 설계가 필요합니다.

목차

• Step 1: 내부 네트워크 - PCI Express와 NVIDIA의 혁신 💻
• Step 2: 외부 네트워크 - 이더넷과 인피니밴드의 경쟁 🌐
• Step 3: 네트워크 진화와 기술 지형의 변화 🌍
• Step 4: 엣지에서의 네트워크 혁신 🌆

Step 1: 내부 네트워크 - PCI Express와 NVIDIA의 혁신 💻

서버 내부에서 CPU, GPU, 메모리 등을 연결하는 내부 네트워크는 PCI Express가 대표적입니다. 현재 PCI Express 4.0은 최대 64GB/s의 대역폭을 제공하지만, 첨단 AI 모델 학습을 위해서는 더 높은 성능이 요구됩니다.

이에 NVIDIA는 자체 기술인 NVLink를 개발했습니다. NVLink 4.0은 PCI Express 5.0보다 7배 빠른 900GB/s의 대역폭을 제공하며, NVLink 5.0에서는 최대 1800GB/s까지 지원합니다. 또한 NVIDIA는 GPU와 CPU 간 직접 통신을 위한 NVLink C2C 기술도 선보였죠.

 

Step 2: 외부 네트워크 - 이더넷과 인피니밴드의 경쟁 🌐

서버 간 연결을 담당하는 외부 네트워크에서는 이더넷과 인피니밴드가 주도권 경쟁을 벌이고 있습니다. AI 워크로드의 특성상 기존 10Gbps 이더넷으로는 감당하기 어려운 상황이 발생했죠.

이에 NVIDIA가 선보인 인피니밴드 기술은 RDMA(Remote Direct Memory Access) 기술을 활용해 마이크로초 수준의 지연시간과 400Gbps 이상의 속도를 제공합니다. 이는 탑 500 슈퍼컴퓨터의 40% 이상에서 사용되고 있습니다.

이에 대응하여 이더넷 진영에서도 RDMA 기술을 도입하고, RoCE(RDMA over Converged Ethernet) 표준을 개발했습니다. 아리스타 네트웍스는 이를 활용해 400Gbps 대역폭을 제공하며, 인피니밴드와 대등한 성능을 구현했습니다.

엔비디아의 인피니밴드 기술

엔비디아는 AI 데이터 센터의 성능을 극대화하기 위해 인피니밴드 기술을 도입했습니다. 인피니밴드는 고속 데이터 전송을 위해 개발된 네트워크 기술로, RDMA(Remote Direct Memory Access)를 활용하여 CPU 개입 없이 직접 메모리에 접근함으로써 데이터 전송 효율을 극대화합니다. 엔비디아의 인피니밴드 기술은 마이크로초 수준의 지연 시간과 400Gbps 이상의 네트워크 속도를 자랑하며, AI 모델 학습에 최적화되어 있습니다.

아리스타 네트웍스의 이더넷 기술

반면, 아리스타 네트웍스는 이더넷 기반의 네트워크 기술로 AI 데이터 센터 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 이더넷 기술은 비용 효율성과 확장성이 뛰어나며, 최근에는 RDMA over Converged Ethernet(RoCE) 기술을 통해 인피니밴드와 대등한 성능을 제공하고 있습니다. 아리스타 네트웍스는 자사의 7800R3 시리즈 스위치에 RoCE 버전 2를 적용하여 포트당 400Gbps 대역폭을 지원하며, 가성비에서도 경쟁력을 갖추고 있습니다.

Step 3: 네트워크 진화와 기술 지형의 변화 🌍

이러한 경쟁 속에서 주목할 점은 AI 워크로드 특성의 변화입니다. 기존 대규모 학습 중심에서 실시간 추론 비중이 높아지면서 레이턴시 민감 애플리케이션이 증가하고 있죠. 이에 따라 분산 협업 추론 시나리오가 주목받고 있으며, 이더넷의 폭넓은 호환성이 강점으로 부각되고 있습니다.

한편 NVIDIA는 DPU(Data Processing Unit)라는 새로운 프로세서를 선보이며 데이터센터 인프라 통합을 시도하고 있습니다. 이처럼 하드웨어와 소프트웨어의 융합이 가속화되면서 기존 네트워크 업체, 칩 설계사, 클라우드 기업 간 경계가 허물어지고 새로운 협력 모델이 모색되고 있습니다.

 

고성능 네트워크 기술의 중요성

AI 모델 학습과 추론을 위한 데이터 전송 속도는 AI 데이터 센터의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 예를 들어, GPT-3 모델의 경우 1750억 개의 파라미터를 학습시키기 위해 수백 개의 GPU가 동시에 가동되어야 합니다. 이때, GPU 간의 통신 속도와 안정성이 전체 시스템의 성능을 좌우하게 됩니다. 따라서 고성능 네트워크 기술은 AI 데이터 센터의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.

엔비디아와 아리스타 네트웍스의 경쟁

엔비디아와 아리스타 네트웍스는 각각 인피니밴드와 이더넷 기술을 통해 AI 데이터 센터 시장에서 경쟁하고 있습니다. 인피니밴드는 고속 데이터 전송과 낮은 지연 시간을 제공하지만, 비용이 높고 공급망 이슈가 존재합니다. 반면, 이더넷은 비용 효율성과 확장성이 뛰어나며, 여러 벤더로부터의 공급이 가능하여 멀티벤더 전략을 구사할 수 있습니다. 두 기술 모두 장단점이 있어, AI 데이터 센터의 네트워크 인프라 구축 시 상황에 맞는 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

AI 데이터 센터의 미래

AI 데이터 센터의 네트워크 인프라는 앞으로도 지속적으로 발전할 것으로 예상됩니다. 특히, 5G와 엣지 컴퓨팅의 확산으로 인해 AI 워크로드의 특성이 변화하면서 네트워크 기술의 중요성이 더욱 부각될 것입니다. 향후에는 인피니밴드와 이더넷 외에도 새로운 네트워크 기술이 등장하여 AI 데이터 센터의 성능을 더욱 향상시킬 것으로 기대됩니다.

Step 4: 엣지에서의 네트워크 혁신 🌆

데이터센터 네트워크뿐만 아니라 캠퍼스, 엣지로 이어지는 종단간 네트워크 환경에서도 AI 워크로드를 감당하기 위한 혁신이 요구됩니다. 자율주행차, 스마트시티, IoT 등의 분야에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 효과적으로 처리하려면 엣지에서의 실시간 대응력이 필수적이기 때문이죠.

 

이를 위해 기존 서버-클라이언트 모델을 넘어 네트워크 자체에 스토리지, 컴퓨팅 기능을 내장하는 '지능형 네트워크 인프라'로의 진화가 전망됩니다. 이를 통해 데이터 최적 경로 라우팅, 트래픽 패턴 학습, 보안 기능 내재화 등이 가능해질 것으로 기대됩니다.

 

AI 시대, 네트워크 인프라는 더 이상 단순한 데이터 전송 수단이 아닙니다. 이제 네트워크 투자는 미래 성장의 핵심 원동력이 되어야 할 것입니다. 각 기업은 자사의 비즈니스 목표와 기술 전략에 최적화된 네트워크 인프라를 구축해야 할 것입니다.