성공 사례
HPE 주니퍼 네트워킹, 차세대 AI 인프라 구축
AI 지원 네트워크를 확장하기 위해, HPE Juniper Networking은 배포 전에 실제 AI 워크로드 요구 사항에 맞춰 데이터 센터 스위칭 성능을 검증해야 했습니다. Keysight와 협력하여 HPE Juniper Networking은 AI 전용 에뮬레이션 및 검증 도구를 활용해 AI 지원 인프라를 테스트하고 최적화했습니다.
대규모 환경에서 AI 네트워크 성능 검증
HPE 주니퍼 네트워킹 사례 연구 주요 내용
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- 그들은 누구인가
- 과제
- 그들이 어떻게 해결했는지
- 결과
네트워크 인프라 분야 리더
HPE 주니퍼 네트워킹은 전 세계에서 가장 까다로운 데이터 센터 환경을 위해 고성능 네트워킹 플랫폼을 설계합니다. AI 워크로드로 인해 대규모 GPU 구축이 확대됨에 따라, 고객들은 네트워크 성능, 확장성 및 안정성에 대한 요구를 점점 더 높이고 있습니다. 이러한 변화로 인해 HPE 주니퍼 네트워킹의 데이터 센터 인프라는 GPU 활용도, 성능 및 비용 효율성을 결정하는 핵심 요소가 되었으며, 이에 따라 구축 전 AI 지원 아키텍처의 검증 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
배포 성능 검증
HPE Juniper Networking은 고객이 시스템을 도입하기 전에, 고라디스(high-radix) QFX5230 및 QFX5240 스위칭 플랫폼이 실제 AI 트래픽 환경에서 안정적으로 작동하는지 검증해야 했습니다. AI 환경은 ‘엘리펀트 플로우(elephant flows)’라고 불리는, 지속 시간이 길고 대역폭이 높은 트래픽 흐름을 생성하는데, 이는 기존 데이터 센터 트래픽과 달리 이스트-웨스트(East-West) 트래픽으로 인해 네트워크 아키텍처에 큰 부하를 줍니다. 에뮬레이션을 통해 기능의 기본 동작을 테스트하고 명령줄 인터페이스(CLI) 설정 메커니즘을 검증할 수 있습니다. 과제는 대규모 물리적 GPU 클러스터를 구축하지 않고도 이러한 AI 특유의 조건 하에서 시스템 수준의 성능을 입증하는 것이었습니다.
AI 기반 트래픽 에뮬레이션
AI 데이터 센터 전용으로 설계된 트래픽 에뮬레이션 플랫폼인 키사이트(Keysight)의 AresONE을 활용해, HPE 주니퍼 네트워킹(HPE Juniper Networking)은 최대 800GE의 라인 속도로 RoCEv2 트래픽을 에뮬레이션할 수 있었습니다. 트래픽은 버스트 성격을 띠거나, 다수의 GPU가 서로 데이터를 전송하려 시도하여 인캐스트(in-cast) 혼잡을 유발하는 '올-투-올(all-to-all)'과 같은 특정 패턴을 보일 수 있습니다. HPE 주니퍼 네트워킹은 AI 특유의 트래픽 패턴과 GPU 클러스터 동작을 재현함으로써 실제 환경의 혼잡, 버퍼링 및 부하 분산 시나리오를 모델링할 수 있었습니다. 키사이트(Keysight) 솔루션은 GPU와 원격 직접 메모리 액세스(RDMA) 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 에뮬레이션하여 현실적인 AI 워크로드 트래픽을 생성합니다. 이러한 접근 방식을 통해 HPE 주니퍼 네트워킹은 대규모 물리적 GPU 구축 없이도 고급 스위치 기능과 운영 제어 기능을 검증할 수 있었으며, 이를 통해 위험을 줄이고 고객 환경에 대한 준비 상태를 가속화할 수 있었습니다.
AI 환경에서 입증된 성능
HPE 주니퍼 네트워킹은 키사이트의 AI 네이티브 트래픽 에뮬레이션 기술을 활용하여 AI 데이터센터 운영 환경에서 자사의 고라디스 스위치의 실제 성능을 검증하고 최적화했습니다. 이를 통해 HPE 주니퍼 네트워킹은 기능 검증 과정을 가속화하고 배포 위험을 대폭 줄일 수 있었습니다. 그 결과, HPE 주니퍼 네트워킹은 수백 개에서 수만 개에 이르는 GPU 환경에서 확장 가능하고 안정적인 네트워크 성능을 입증했습니다.
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