읽는 시간: 8분 43초 | 게시일: 2025년 10월 16일
AI 데이터 센터 네트워킹 AI 데이터 센터 네트워킹이란?
AI 데이터 센터 네트워킹은 AI(인공 지능)를 지원하는 데이터 센터 네트워킹 패브릭으로, AI 및 ML(기계 학습) 워크로드의 엄격한 네트워크 확장성, 성능, 짧은 대기 시간 요건을 지원하며 특히 AI 교육 단계에서 이러한 요구 사항은 매우 부담이 됩니다.
초기 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI 교육 네트워크에서는 대기 시간이 짧은 고속의 독점적인 네트워킹 기술인 InfiniBand가 처음에 서버와 스토리지 시스템 간의 빠르고 효율적인 통신으로 인기를 얻었습니다. 오늘날의 개방형의 대안인 이더넷은 AI 데이터 센터 네트워킹 시장에서 상당한 추진력을 얻고 있으며 지배적인 기술이 될 것으로 예상됩니다.
이더넷 도입이 증가하는 데에는 여러 가지 이유가 있지만 성능, 운영, 비용은 그중에서도 중요한 요소입니다. 이더넷 네트워크를 구축하고 운영할 수 있는 네트워크 전문가의 인재 풀은 독점적인 InfiniBand 네트워크와 달리 방대하며, 관리하는 데 사용할 수 있는 툴도 매우 다양한 반면 InfiniBand 기술은 주로 NVIDIA에 의존합니다.
AI 데이터 센터 네트워킹으로 해결 가능한 AI 기반 요건
GenAI(생성형 AI)는 전 세계적으로 혁신적인 기술임이 입증되고 있습니다. 생성형 AI와 일반적인 대규모 딥 러닝 AI 모델은 AI 데이터 센터 네트워킹의 새로운 요건을 제시합니다. AI 모델을 개발하는 3단계는 다음과 같습니다.
- 1단계: 데이터 준비 - AI 모델에 입력할 데이터셋을 수집하고 정리합니다.
- 2단계: AI 교육 - 대량의 데이터에 노출시켜 특정 작업을 수행하도록 AI 모델을 교육합니다. 이 단계에서 AI 모델은 교육 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하여 지능을 모방하는 가상 시냅스를 개발합니다.
- 3단계: AI 추론 - 실제 환경에서 작동하여 새로운, 보이지 않는 데이터를 기반으로 예측하거나 결정합니다.
3단계는 일반적으로 기존 데이터 센터와 클라우드 네트워크의 지원을 받습니다. 그러나 2단계(AI 교육)에서는 반복적 프로세스를 지원하기 위해 광범위한 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 여기서 AI 모델은 지속적으로 수집된 데이터를 학습하여 매개변수를 개선합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 학습 및 추론 워크로드에 적합하지만 효율성을 위해서는 클러스터로 작동해야 합니다. 클러스터를 확장하면 AI 모델의 효율성이 향상되지만 비용도 증가하므로 클러스터의 효율성을 저해하지 않는 고성능의 대기 시간이 짧은 AI 데이터 센터 네트워킹을 사용하는 것이 중요합니다.
대규모 모델을 교육하려면 수만 대의 GPU 서버(2023년 기준 서버당 비용이 40만 달러를 초과)를 연결해야 합니다. 따라서 JCT(작업 완료 시간)를 최적화하고 테일 대기 시간(이상치 AI 워크로드로 인해 전체 AI 작업 완료가 늦어지는 상황)을 최소화하거나 없애는 것이 GPU 투자 수익률을 최적화하는 핵심입니다. 이 사용 사례에서 AI 데이터 센터 네트워크는 100%의 안정성과 함께 클러스터 효율성을 유지해야 합니다.
AI 데이터 센터 네트워킹의 작동 방식
값비싼 GPU 서버가 일반적으로 AI 데이터 센터의 전반적인 비용을 좌우하지만 GPU 활용도를 극대화하려면 고성능 네트워크가 필요하므로 AI 데이터 센터 네트워킹이 중요합니다. 이더넷은 AI에 최적화된 데이터 센터 네트워크 아키텍처 내에서 이 솔루션을 제공하는 데 가장 적합한 개방적이고 검증된 기술입니다. 향상된 기능에는 JCT를 개선하기 위한 혼잡 관리, 로드 밸런싱, 대기 시간 최소화 등이 포함됩니다. 마지막으로 간소화된 관리와 자동화를 통해 안정성과 지속적인 성능이 보장됩니다.
- 패브릭 설계: AI 데이터 센터는 다양한 패브릭 아키텍처를 채택할 수 있지만 대규모 교육의 성과를 최적화하기 위해서는 모든 비차단 Clos 패브릭을 권장합니다. 오늘날 대부분의 AI 클러스터는 완전한 레일 최적화 설계를 사용하여 예측 가능한 성능과 일관된 대역폭을 보장합니다. 이러한 패브릭은 NIC에서 리프와 스파인을 거쳐 400Gbps(향후 800Gbps 및 1.6Tbps로 확장)의 균일한 네트워킹 속도로 구축됩니다. 모델 크기와 GPU 클러스터 규모에 따라 2레이어 3단계 비차단 패브릭 또는 3레이어 5단계 비차단 패브릭을 구축하여 높은 처리량과 짧은 대기 시간을 제공할 수 있습니다.
- 흐름 제어 및 혼잡 방지: 패브릭 용량 외에도 추가적인 설계 고려 사항으로 패브릭 전반의 안정성과 효율성이 향상됩니다. 이러한 고려 사항에는 링크 수가 최적인 적절한 크기의 패브릭 상호 연결과 혼잡 및 패킷 손실을 방지하기 위해 흐름 불균형을 감지하고 수정하는 기능이 포함됩니다. ECN(명시적 혼잡 알림)과 데이터 센터 DCQCN(데이터 센터 양자화 혼잡 알림) 및 우선순위 기반 흐름 제어를 통해 흐름 불균형을 해결하고 손실 없는 전송을 보장합니다.
혼잡을 줄이기 위해 스위치에 동적 및 적응형 로드 밸런싱 기능이 배포됩니다. DLB(동적 로드 밸런싱)는 스위치에서 로컬로 흐름을 재분배하여 균등하게 배포합니다. 적응형 로드 밸런싱은 흐름 전달과 다음 홉 테이블을 모니터링하여 불균형을 파악하고 혼잡한 경로를 피하도록 트래픽을 조정합니다.
혼잡을 피할 수 없는 경우 ECN이 애플리케이션에 조기에 알림을 제공합니다. 이 기간 동안 리프 스파인은 ECN 가능 패킷을 업데이트하여 송신자에게 혼잡을 알리며, 이를 통해 송신자는 전송 속도를 늦춰 전송 중 패킷이 손실되는 것을 방지합니다. 엔드포인트가 시간 내에 반응하지 않으면 PFC(우선순위 기반 흐름 제어)를 통해 이더넷 수신기가 버퍼 가용성에 대한 피드백을 송신기와 공유할 수 있습니다. 마지막으로 혼잡 기간 동안 리프 스파인은 특정 링크의 트래픽을 일시 중지하거나 조절하여 혼잡을 줄이고 패킷 손실을 방지하여 특정 트래픽 클래스에 대한 손실 없는 전송을 가능하게 합니다.
- 규모와 성능: 이더넷은 고성능 컴퓨팅과 AI 애플리케이션의 엄격한 요구 사항을 처리하는 데 적합한 개방형 표준 솔루션으로 부상했습니다. 시간이 지남에 따라 더 빠르고 안정적이며 확장 가능한 방향으로 발전해 왔으며(현재는 800GbE 및 1.6TE를 향한 발전 포함), 미션 크리티컬 AI 애플리케이션에 필요한 높은 데이터 처리량과 짧은 대기 시간 요건을 처리할 때 선호하는 선택이 되었습니다.
- 자동화: 자동화는 효과적인 AI 데이터 센터 네트워킹 솔루션을 위한 마지막 요소이지만 모든 자동화가 동일하게 구현되는 것은 아닙니다. 가치를 극대화하려면 자동화 소프트웨어가 경험 중심의 운영을 제공해야 합니다. 이 소프트웨어는 AI 데이터 센터의 설계, 배포, 관리에 지속적으로 사용되며 AI 데이터 센터 네트워크 라이프 사이클을 0일 차부터 2일 차 이상까지 자동화하고 검증합니다. 이를 통해 반복 가능하고 지속적으로 검증된 AI 데이터 센터 설계 및 배포가 가능해져 인적 오류를 제거할 뿐만 아니라 원격 측정 및 흐름 데이터를 활용하여 성능을 최적화하고 선제적 문제 해결을 용이하게 하며 중단을 방지할 수 있습니다.
수십 년간의 네트워킹 경험과 AIOps 혁신을 기반으로 구축된 HPE Juniper Networking AI 데이터 센터 네트워킹 솔루션
Juniper의 AI 데이터 센터 네트워킹 솔루션은 수십 년간의 네트워킹 경험과 AIOps 혁신을 바탕으로 구축되어 개방적이고 빠르며 관리하기 쉬운 이더넷 기반 AI 네트워킹 솔루션을 완성합니다. 이러한 대용량의 확장 가능한 비차단 패브릭은 최고의 AI 성능, 가장 빠른 작업 완료 시간, 가장 효율적인 GPU 사용률을 제공합니다. Juniper AI 데이터 센터 네트워킹 솔루션은 다음과 같은 세 가지 기본 아키텍처 요소를 활용합니다.
- 대규모 확장이 가능한 성능 - 작업 완료 시간을 최적화하여 GPU 효율성을 높입니다.
- 업계 표준 개방성 - 혁신을 촉진하고 장기적으로 비용을 절감하는 산업 중심 에코시스템으로 기존의 데이터 센터 기술을 확장합니다.
- 경험 중심 운영 - 백엔드, 프런트엔드, 스토리지 패브릭에 대한 AI 데이터 센터의 설계, 배포, 운영을 자동화하고 간소화합니다.
이러한 요소는 다음과 같은 이점으로 뒷받침됩니다.
- AI 교육 프레임워크를 최적화하는 가장 다재다능한 토폴로지인 모든 비차단 Clos 패브릭을 활용한 대용량의 무손실 AI 데이터 센터 네트워크 설계.
- 스파인/슈퍼 스파인을 위한 Juniper Express Silicon 기반의 HPE Juniper PTX Series Routers와 Broadcom Tomahawk ASIC 기반의 리프 스위치인 QFX 시리즈 스위치를 포함한 고성능 스위치와 라우터가 AI 서버 연결 제공.
- 흐름 제어 및 충돌 방지를 통한 패브릭 효율성 향상.
- 800GbE의 개방형 표준 기반 이더넷 확장성 및 성능.
- Apstra® Data Center Director 의도 기반 네트워킹 소프트웨어를 사용하여 광범위한 자동화를 구현하고 0일 차부터 2일 차 이상까지 AI 데이터 센터 네트워크의 라이프 사이클 자동화 및 검증.
AI 데이터 센터 네트워킹 관련 FAQ
AI 데이터 센터 네트워킹으로 어떤 문제를 해결할 수 있습니까?
AI 데이터 센터 네트워킹은 일반적인 생성형 AI 및 대규모 딥 러닝 AI 모델의 성능 요건을 해결합니다. AI 교육에서는 반복적 프로세스를 지원하기 위해 광범위한 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 여기서 AI 모델은 지속적으로 수집된 데이터를 학습하여 매개변수를 개선합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 AI 학습 및 추론 워크로드에 적합하지만 효율성을 위해서는 클러스터로 작동해야 합니다. 클러스터를 확장하면 AI 모델의 효율성이 향상되지만 비용도 증가하므로 클러스터의 효율성을 저해하지 않는 AI 데이터 센터 네트워킹을 사용하는 것이 중요합니다.
대규모 모델을 교육하려면 수만 대의 GPU 서버(2023년 기준 서버당 비용이 40만 달러를 초과)를 연결해야 합니다. 따라서 작업 완료 시간을 극대화하고 테일 대기 시간(이상치 AI 워크로드로 인해 전체 AI 작업 완료가 늦어지는 상황)을 최소화하거나 없애는 것이 GPU 투자 수익률을 최적화하는 핵심입니다. 이 사용 사례에서 AI 데이터 센터 네트워크는 100%의 안정성과 함께 클러스터 효율성을 유지해야 합니다.
데이터 센터 네트워킹에서 AI의 이점은 무엇입니까?
데이터 센터 네트워킹의 AI는 다음과 같은 많은 이점을 제공합니다.
- 효율성 향상: AI 알고리즘은 네트워크 설정을 동적으로 변경하여 트래픽을 최적화하고 대기 시간을 최소화하며 효율성을 높입니다.
- 확장성: AI 기반 자동화는 수요와 워크로드에 따라 리소스를 관리함으로써 데이터 센터의 확장성을 개선합니다.
- 비용 절감: AI는 정기적인 작업을 자동화하고 리소스 사용을 최적화함으로써 네트워크 유지관리 및 관리 비용을 줄일 수 있습니다.
- 보안 강화: AI는 실시간으로 위협을 감지하고 대응하여 네트워크 침해와 공격 위험을 줄일 수 있습니다.
- 예측 기능: AI의 예측 분석을 통해 데이터 센터는 예상되는 수요와 우려 사항에 따라 네트워크를 구축하고 유지관리할 수 있습니다.
AI 데이터 센터 네트워킹은 기계 학습과 AI를 활용하여 네트워크 인프라 관리 및 최적화를 혁신함으로써 효율성, 확장성, 보안, 비용을 개선합니다.
AI 데이터 센터 네트워킹에서 InfiniBand와 비교 시 이더넷의 장점은 무엇입니까?
초기 HPC(고성능 컴퓨팅) 및 AI 교육 네트워크에서는 대기 시간이 짧은 고속의 독점적인 네트워킹 기술인 InfiniBand가 처음에 서버와 스토리지 시스템 간의 빠르고 효율적인 통신으로 인기를 얻었습니다. 오늘날의 개방형의 대안인 이더넷은 AI 데이터 센터 네트워킹 시장에서 상당한 추진력을 얻고 있으며 지배적인 기술이 될 것으로 예상됩니다.
InfiniBand와 같은 독점 기술은 발전과 혁신을 가져올 수 있지만, 수요와 공급에 따른 경쟁적인 시장 논리로 비용이 조절되지 않는 프리미엄이 따르기에 비용이 많이 듭니다. 또한 이더넷 네트워크를 구축하고 운영할 수 있는 네트워크 전문가의 인재 풀은 독점적인 InfiniBand 네트워크와 달리 방대하며, 관리하는 데 사용할 수 있는 툴도 매우 다양한 반면 InfiniBand 기술은 주로 NVIDIA에 의존합니다.
IP 다음으로 이더넷은 전 세계에서 가장 널리 도입된 네트워킹 기술입니다. 이더넷이 더 빠르고 안정적이며 확장성이 뛰어나 높은 데이터 처리량과 짧은 대기 시간이 필요한 AI 애플리케이션을 처리하는 데 선호됩니다. 800GbE 및 1.6T 이더넷으로의 발전으로 대용량의 짧은 대기 시간 및 무손실 데이터 전송이 가능해져 이더넷 패브릭은 우선순위가 높은 미션 크리티컬 AI 트래픽에 매우 적합합니다.
AI 데이터 센터 네트워킹의 향후 전망은 어떻습니까?
- AI 기반 네트워크 자동화: AI는 네트워크 자동화를 개선하여 수동 개입을 없애고 운영 효율성을 개선하게 될 것입니다.
- 엣지 AI: 엣지 컴퓨팅이 확장됨에 따라 AI는 네트워크 엣지에서 로컬로 데이터를 분석하여 대기 시간을 줄이고 실시간 의사 결정을 향상하게 될 것입니다.
- 사이버 보안을 위한 AI: 고급 위협 감지, 실시간 이상 징후 식별, 자동화된 사고 대응을 통해 네트워크 보안이 강화될 것입니다.
- 5G 및 그 이후: AI 기반 네트워크 관리는 5G 및 미래 네트워크에서 복잡성과 데이터 볼륨을 처리하는 데 도움이 될 것입니다.
- 자체 최적화 네트워크: AI를 통해 네트워크가 인간의 개입 없이 설정을 변경하고 오류를 예측하며 성능을 최적화할 수 있게 될 것입니다.
- 지속 가능성: AI는 데이터 센터의 에너지 및 냉각 시스템을 최적화하여 환경에 미치는 영향을 줄이게 될 것입니다.
- AI 강화 네트워크 분석: 고급 AI 분석을 통해 네트워크 성능, 사용자 행동, 향후 패턴을 파악하여 의사 결정이 개선될 것입니다.
데이터 센터 네트워킹에서 AI를 구현하는 것은 복잡하지만 전략적 접근 방식과 성공 사례가 도움이 될 수 있습니다. AI 데이터 센터 네트워킹은 자동화, 보안, 효율성을 지원합니다.
HPE Juniper Networking에서 AI 데이터 센터 네트워킹을 위해 어떤 제품과 솔루션을 제공합니까?
HPE Juniper Networking AI 데이터 센터 네트워킹 솔루션은 AI 교육 프레임워크를 최적화하는 가장 다재다능한 토폴로지인 모든 비차단 Clos 패브릭을 활용한 대용량의 무손실 AI 데이터 센터 네트워크 설계를 제공합니다. 이 솔루션은 최대 800GbE 인터페이스를 갖춘 고성능의 개방형 표준 기반 이더넷 스위치와 라우터를 활용합니다. 또한 Apstra Data Center Director 의도 기반 네트워킹 소프트웨어를 사용하여 0일 차부터 2일 차 이상까지 AI 데이터 센터 네트워크의 라이프 사이클을 자동화 및 검증합니다.
AI 데이터 센터 네트워킹의 주요 고려 사항은 무엇입니까?
데이터 센터 네트워크에 AI를 도입하려는 조직을 위한 주요 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 비즈니스 요구 사항과 목표 평가: 데이터 센터 네트워킹에 AI를 도입하는 구체적인 목표와 목적을 이해합니다. 성공은 효율성, 보안, 비용 절감 또는 확장성을 개선하는 것으로 정의합니다.
- 현재 인프라와 준비 상태 평가: AI 통합을 위한 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 아키텍처의 준비도를 평가합니다. 부족한 부분이나 개선 또는 수정이 필요한 영역을 파악합니다.
- 데이터 품질 및 가용성: AI 모델 교육 및 의사 결정을 위한 고품질 데이터를 제공합니다. 데이터 거버넌스 정책은 데이터 무결성, 보안, 컴플라이언스를 제공합니다.
- 보안 및 개인 정보 보호 고려 사항: AI 솔루션을 배포할 때는 사이버 보안과 데이터 개인 정보 보호를 우선시합니다. 규범과 요건을 충족하는 안전한 AI 시스템을 개발합니다.
- AI 통합 및 호환성: AI를 네트워크 시스템에 원활하게 통합하기 위한 철저한 통합 계획을 수립합니다. 레거시 인프라의 호환성과 향후 기술의 상호 운용성을 고려합니다.
- 기술 및 교육: 회사의 AI 기술을 평가하고 부족한 부분을 파악합니다. IT 전문가들이 AI 기반 기술을 관리하고 사용하는 방법을 배우도록 지원합니다.
- 시범 프로젝트부터 시작: 실제 상황에서 소규모 파일럿 프로젝트를 통해 AI 애플리케이션을 테스트합니다. 파일럿 프로그램을 통해 배포 전에 AI 시스템을 테스트하여 문제점을 찾아내고 구현 전략을 개선할 수 있습니다.
- ROI 및 비용: AI 구축에 대한 ROI와 TCO를 평가합니다. 인프라, 소프트웨어 라이선스, 유지관리, 교육 비용을 고려합니다.
- 벤더 선택 및 파트너십: AI와 데이터 센터 네트워킹 역량이 입증된 평판 좋은 공급업체와 기술 파트너를 선택합니다. 회사 목표에 맞춰 긴밀히 협력하고 벤더의 지원을 활용하여 효과적으로 구현합니다.
- 모니터링 및 지속적인 개선: 메트릭과 KPI를 사용하여 AI 솔루션의 상업적 성과를 추적합니다. 데이터 중심 평가, 업데이트, 최적화를 통해 지속적으로 개선합니다.
이러한 특성을 해결함으로써 기업은 데이터 센터 네트워크에서 AI를 계획하고 구현하여 성능, 효율성, 보안을 극대화하고 위험을 최소화할 수 있습니다.