[기고] AI 혁신 위한 보편적 네트워크 패브릭 ‘이더넷’ - 데이터넷
[기고] AI 혁신 위한 보편적 네트워크 패브릭 ‘이더넷’ - 데이터넷
[데이터넷] 인공지능(AI)은 방대한 데이터 처리와 연산 성능을 요구하기 때문에 네트워킹 인프라 선택이 매우 중요한 역할을 한다. 현재 AI 네트워킹 인프라로는 인피니밴드(InfiniBand)가 주로 사용
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- 이더넷(Ethernet) vs 인피니밴드(InfiniBand)
- 인피니밴드: 특정 분야에서 여전히 사용되지만, 벤더 종속성과 운영 유연성의 한계
- 이더넷: 개방성, 확장성, 고성능, 비용 효율성 제공
- 다양한 벤더 생태계 지원으로 단일 벤더 종속성 회피 가능
- AMD, 인텔 등 다양한 GPU 및 가속기와 호환 가능
- 이더넷의 주요 장점
- 확장성과 고성능
- 최대 800Gbps 지원, 1.6Tbps 구현 예정
- RoCE v2(RDMA over Converged Ethernet), 글로벌 로드밸런싱(GLB) 지원
- AI 프로젝트 확장 및 복잡한 데이터 소스 통합에 최적화
- 비용 효율성과 운영 간소화
- 기존 데이터센터에 이미 보급된 이더넷 활용으로 구축 비용 절감
- 하이브리드 클라우드와의 원활한 통합 가능
- 풍부한 인재 풀과 운영 도구 활용 가능
- 기술적 우수성
- 저지연, 고처리량을 제공해 AI 모델 학습 및 실시간 의사결정 지원
- HPC 클러스터와 분산형 AI 시스템에 적합
- 대규모 데이터 처리에 최적화
- 확장성과 고성능
- AI 워크로드에서 이더넷의 활용 사례
- 메타(Meta)
- 이더넷 RoCE v2 클러스터로 AI 모델 '라마-3.1' 훈련
- 2만4000개 GPU 기반 대규모 학습에서 패킷 손실 없이 성능 입증
- 오라클(Oracle)
- 인피니밴드에서 이더넷으로 전환
- 엑사데이터(Exadata) 시스템을 통해 확장성과 단순성 제공
- 엔비디아(NVIDIA)
- 대규모 멀티 GPU 클러스터에서 이더넷 채택
- 울트라 이더넷 컨소시엄(UEC) 회원사로서 이더넷 솔루션을 활용
- 메타(Meta)
- AI 미래를 지원하는 이더넷의 역할
- AI의 대규모 데이터 처리 및 복잡한 알고리즘 운영을 위한 필수 네트워크 패브릭
- RoCE v2 및 최신 기술을 통한 저지연, 고성능 네트워킹 제공
- AI 애플리케이션의 잠재력 최대화 및 산업 전반의 혁신 촉진
- 결론
- 이더넷은 AI 혁신을 위한 강력한 네트워크 인프라로 자리잡고 있음
- 인피니밴드 대비 장기적 대응력과 비용 효율성을 제공
- 기업은 AI 환경에 최적화된 이더넷 기반 인프라 도입을 통해 운영 효율성을 높이고 보안 강화 필요
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