성공 사례
델 테크놀로지스, 시몬, 키사이트는 AI 패브릭이 동기화된 워크로드 환경에서 어떻게 결정론적이고 손실 없는 성능을 구현할 수 있는지 시연했습니다. 세 기업은 SONiC 기반 스위칭, 고속 연결성, 실제 트래픽 에뮬레이션이 AI 인프라를 1.6T 및 그 이상의 규모로 확장하는 데 있어 얼마나 중요한지 함께 보여주었습니다.
대규모 AI 데이터 센터 패브릭 검증
사례 연구 하이라이트: 델 테크놀로지스 - 시몬
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AI 인프라 분야의 선두주자
델 테크놀로지스(Dell Technologies), 시몬(Siemon), 키사이트(Keysight)는 AI 데이터센터 인프라의 세 가지 핵심 요소인 스위칭 아키텍처, 물리적 연결성, 성능 검증 분야를 각각 담당합니다. 델은 AI 패브릭에 최적화된 고밀도 스위칭 플랫폼과 SONiC 기반 네트워크 운영 체제를 제공합니다. 시몬은 고속 구리 및 광 인터커넥트와 구조화 케이블링 시스템을 제공합니다. 키사이트는 첨단 트래픽 에뮬레이션 및 벤치마킹을 통해 시스템 수준의 성능 검증을 지원합니다.
AI 네트워크 확장
AI 네트워크를 확장하면 전체 패브릭 전반에 걸쳐 상당한 복잡성이 발생합니다. 방대한 동서 방향 트래픽, 동기화된 GPU 워크로드, 그리고 All-Reduce와 같은 지연 시간에 민감한 작업들은 패킷 손실이 전혀 없는 결정론적 성능을 요구합니다. 상태 기반 RoCEv2와 같은 기술은 정밀한 혼잡 제어와 무손실 동작에 의존합니다. 실제 부하 조건에서 스위칭, 광학 장치, 케이블링에 대한 사전 배포 검증을 수행하지 않으면, 운영자는 대규모 환경에서 혼잡, 비효율적인 GPU 활용, 예측 불가능한 패브릭 동작의 위험에 직면하게 됩니다.
종단간 패브릭 검증
키사이트(Keysight)의 AI 데이터 센터 빌더(AI Data Center Builder)를 활용해 델(Dell), 시몬(Siemon), 키사이트는 스위칭, 연결성, 워크로드 에뮬레이션을 통합한 엔드투엔드 AI 패브릭을 구축하고 검증했습니다. Enterprise SONiC을 탑재한 Dell PowerSwitch는 적응형 라우팅, 향상된 해싱, 혼잡 관리와 같은 AI 인식 기능을 지원했으며, Siemon은 무손실 전송에 필요한 고성능 구리 및 광 인프라를 제공했습니다. Keysight는 AresONE 네트워크 트래픽 제너레이터를 기반으로 상태 기반 RoCEv2를 통해 멀티 GPU 환경과 집합 연산을 에뮬레이션함으로써, 배포 전 전체 시스템 벤치마킹, 혼잡 분석 및 정밀한 튜닝을 가능하게 했습니다.
AI에 최적화된 성능
검증을 거친 AI 지원 네트워크 패브릭은 실제 AI 워크로드 환경에서 안정적이고 예측 가능한 성능을 보여주었습니다. 상태 기반 RoCEv2 트래픽을 활용하여, 이 패브릭은 혼잡 상황에서도 성능을 유지할 수 있었습니다. 레일 토폴로지 전반에 걸쳐 처리 완료 시간은 마이크로초 단위를 유지했습니다. 이러한 시연을 통해 통합 스위칭, 연결성 및 벤치마킹이 배포 위험을 줄이고 GPU 활용도를 향상시키며, 차세대 AI 패브릭이 1.6T 및 그 이상의 규모로 확장될 수 있도록 준비할 수 있음을 입증했습니다.
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