성공 사례
HPE Juniper Networking, 차세대 AI 인프라 구축
AI 지원 네트워크를 확장하기 위해 HPE Juniper Networking은 배포 전에 실제 AI 워크로드 요구 사항에 대해 데이터 센터 스위칭 성능을 검증해야 했습니다. 키사이트와 함께 HPE Juniper Networking은 AI 네이티브 에뮬레이션 및 검증 도구를 사용하여 AI 지원 인프라를 테스트하고 최적화했습니다.
대규모 AI 네트워크 성능 검증
HPE Juniper Networking 사례 연구 주요 내용
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- 기업 소개
- 과제
- 해결 방법
- 결과
네트워크 인프라 분야 리더
HPE Juniper Networking은 세계에서 가장 까다로운 데이터 센터 환경을 위한 고성능 네트워킹 플랫폼을 설계합니다. AI 워크로드가 대규모 GPU 배포를 주도함에 따라 고객들은 네트워크 성능, 확장성 및 안정성에 대한 요구 사항을 점점 더 높이고 있습니다. 이러한 변화로 인해 HPE Juniper Networking의 데이터 센터 인프라는 GPU 활용, 성능 및 비용 효율성에서 중요한 요소가 되었으며, 배포 전에 AI 지원 아키텍처를 검증하는 것의 중요성이 더욱 커졌습니다.
배포 성능 검증
HPE Juniper Networking은 고객 배포 전에 고성능 QFX5230 및 QFX5240 스위칭 플랫폼이 실제 AI 트래픽 조건에서 안정적으로 작동할 수 있는지 검증해야 했습니다. AI 환경은 기존 데이터 센터 트래픽과 달리 이스트-웨스트 트래픽으로 네트워크 아키텍처에 부담을 주는, 엘리펀트 플로우(elephant flow)라고 알려진 장기적이고 고대역폭 트래픽 흐름을 생성합니다. 에뮬레이션을 통해 기능의 기본 동작을 테스트하고 명령줄 인터페이스(CLI) 노브 메커니즘을 검증할 수 있습니다. 당면 과제는 대규모 물리적 GPU 클러스터를 구축하지 않고도 이러한 AI 특정 조건에서 시스템 수준 성능을 입증하는 것이었습니다.
AI 기반 트래픽 에뮬레이션
키사이트 AresONE(AI 데이터 센터를 위해 특별히 제작된 트래픽 에뮬레이션 플랫폼)을 사용하여 HPE Juniper Networking은 최대 800GE의 라인 속도로 RoCEv2 트래픽을 에뮬레이션할 수 있었습니다. 트래픽은 버스트성이며, 많은 GPU가 서로 데이터를 보내려고 시도하여 인캐스트 혼잡을 유발하는 올투올(all-to-all)과 같은 특정 패턴을 나타낼 수 있습니다. AI 특정 트래픽 패턴과 GPU 클러스터 동작을 재현함으로써 HPE Juniper Networking은 실제 혼잡, 버퍼링 및 로드 밸런싱 시나리오를 모델링할 수 있었습니다. 키사이트 솔루션은 GPU 및 원격 직접 메모리 액세스(RDMA) 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 에뮬레이션하여 실제와 같은 AI 워크로드 트래픽을 생성합니다. 이 접근 방식을 통해 HPE Juniper Networking은 대규모 물리적 GPU 배포 없이도 고급 스위치 기능 및 운영 제어를 검증하여 위험을 줄이고 고객 환경에 대한 준비를 가속화할 수 있었습니다.
AI 환경에서 입증된 성능
키사이트의 AI 네이티브 트래픽 에뮬레이션을 사용하여 HPE Juniper Networking은 AI 데이터 센터 운영 조건에서 고성능 스위치의 실제 성능을 검증하고 최적화했습니다. 이를 통해 HPE Juniper Networking은 기능 검증을 가속화하고 배포 위험을 크게 줄일 수 있었습니다. 그 결과, HPE Juniper Networking은 수백 개에서 수만 개의 GPU에 이르는 확장 가능하고 안정적인 네트워크 성능을 입증했습니다.
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