AI 네트워크에서 이더넷의 중요한 역할

인공지능(AI) 기술의 급속한 발전은 클라우드 컴퓨팅과 IT 산업에 혁명을 일으키고 있습니다. 2022년 XNUMX월 Chat GPT가 출시된 이후 AI 분야는 투자 붐을 경험하며 상당한 주목을 받고 있습니다. 주요 클라우드 서비스 제공업체는 증가하는 AI 수요를 충족하기 위해 새로운 제품과 서비스를 출시했으며, 많은 대기업은 운영 효율성과 투자 수익을 높이기 위해 생성 AI(GenAI)와 같은 AI 사용 사례를 적극적으로 모색하고 있습니다.

그러나 AI의 급속한 발전은 클라우드 서비스 제공자와 엔터프라이즈 데이터 센터의 인프라에 대한 더 높은 요구를 제시합니다. AI 개발의 중요한 "연료"인 데이터는 효율적으로 수집, 보호 및 전송되어야 합니다. 새로운 AI 애플리케이션을 탐색하는 조직은 이러한 과제를 해결해야 합니다. AI에 필요한 방대한 데이터와 계산 리소스를 지원하려면 보다 효율적이고 안정적인 네트워크 인프라를 구축해야 합니다.

이러한 맥락에서, 성숙하고 광범위한 생태계를 갖춘 이더넷 기술은 AI 네트워크 인프라에 중요한 지원이 되고 있습니다. 이더넷은 AI의 높은 수요를 충족하고 통합 플랫폼을 제공할 수 있는 강력한 잠재력을 보여주며, 이는 AI의 경제적 실행 가능성에 상당한 영향을 미칩니다. 다양한 네트워크와 클라우드에서 일관된 운영 모델을 달성할 수 있어 여러 인프라를 유지하는 데 따르는 높은 비용을 피할 수 있습니다.

AI 네트워크 개발을 위한 핵심 요구 사항

• 속도: AI 서비스의 급속한 성장으로 인해 데이터 센터와 엣지 네트워크에서 더 빠른 속도에 대한 필요성이 높아지고 있으며, 이로 인해 네트워크는 400Gbit/s, 심지어 800Gbit/s와 같은 차세대로 나아가고 있습니다.
• 개인정보 보호 및 보안: 네트워크는 다중 테넌트 환경에서 데이터 개인정보를 보호하기 위해 고급 암호화 및 보안을 보장하는 동시에 효율적으로 데이터를 처리해야 합니다.
• 에지 추론: 기업이 대규모 언어 모델(LLM) 또는 소규모 언어 모델(SLM)과 하이브리드 프라이빗 AI 클라우드를 배포함에 따라 추론 기능의 프런트엔드 배포가 초점이 될 것입니다.
• 짧은 작업 완료 시간(JCT) 및 낮은 지연 시간: 손실 없는 전송을 제공하기 위해 네트워크를 최적화하고, 혼잡 관리 및 부하 분산을 통해 효율적인 대역폭 활용을 보장하는 것이 빠른 JCT를 달성하는 데 중요합니다.
• 유연한 클러스터: AI 데이터 센터에서 프로세서 클러스터는 다양한 토폴로지로 구성될 수 있습니다. 성능을 최적화하려면 JCT를 줄이기 위해 계층 또는 지역 간의 과도한 구독을 피해야 합니다.
• 다중 테넌트 지원: 보안상의 이유로 AI 네트워크는 데이터 흐름을 분리해야 합니다.
• 표준화된 아키텍처: AI 네트워크는 일반적으로 백엔드 인프라(트레이닝)와 프런트엔드(추론)로 구성됩니다. 이더넷의 일반성은 백엔드와 프런트엔드 클러스터 간의 기술적 재사용을 허용합니다.

이더넷 기술의 지속적인 혁신

이더넷 기술은 AI의 네트워크 규모에 대한 더 높은 수요를 충족하기 위해 지속적으로 혁신하고 개발되고 있습니다. 몇 가지 주요 기술 발전은 다음과 같습니다.

• 패킷 스프레이: 이 기술을 사용하면 각 네트워크 흐름이 목적지로 가는 모든 경로에 동시에 액세스할 수 있습니다. 패킷의 유연한 순서 지정은 모든 이더넷 링크를 최적의 로드 밸런싱으로 최대한 활용하여 AI 워크로드에서 대역폭 집약적 작업이 필요할 때만 순서를 적용합니다.
• 혼잡 관리: 이더넷 기반 혼잡 제어 알고리즘은 AI 워크로드에 필수적입니다. 핫스팟을 방지하고 여러 경로에 걸쳐 부하를 균등하게 분산하여 AI 트래픽의 안정적인 전송을 보장합니다.

통합되고 최적화된 엔터프라이즈 인프라

기업은 AI 서비스와 애플리케이션 비용을 줄이기 위해 통합 AI 네트워크 인프라와 운영 모델을 구축해야 합니다. 표준 기반 이더넷을 지원 기술로 채택하는 것은 핵심 요소입니다. 프런트엔드와 백엔드 시스템 간의 호환성을 보장하여 표준화 프로세스 장애물과 다양한 아키텍처로 인한 경제적 영향을 피할 수 있습니다. 예를 들어, Arista는 손실 없는 네트워크를 통해 GPU를 효율적으로 훈련하는 "AI 센터"를 구축하는 것을 옹호합니다. 훈련된 AI 모델은 AI 추론 클러스터에 연결되어 최종 사용자가 이러한 모델을 편리하게 쿼리할 수 있습니다.

이더넷의 시장 이점

이더넷은 개방성, 유연성, 적응성으로 인해 AI 배포에서 강력한 경쟁력을 보여줍니다. 그 성능은 InfiniBand를 능가하며, Ultra Ethernet Consortium(UEC)의 개선 사항으로 그 이점이 더욱 확대될 것입니다. 게다가 이더넷은 비용 효율성이 더 높고, 더 광범위하고 개방적인 생태계를 갖추고 있어 백엔드와 프런트엔드 클러스터 모두에 일반성, 통합 운영 및 기술 세트를 제공하며 클러스터 간 플랫폼 재사용 기회도 제공합니다. AI 사용 사례와 서비스가 계속 확장됨에 따라 하이퍼스케일 LLM의 핵심이든 엔터프라이즈 에지이든 이더넷 인프라에 대한 기회가 크게 증가할 것입니다. AI 지원 이더넷은 수요를 충족하고 업계별 개인 데이터를 기반으로 AI 추론을 제공할 수 있습니다.

요약하자면, 이더넷 기술은 AI 네트워크 인프라에서 중요한 역할을 합니다. 속도, 보안, 엣지 추론 등 측면에서 AI의 다면적인 요구를 충족할 수 있습니다. 이더넷은 지속적인 기술 혁신과 광범위한 생태계 지원을 통해 기업에 보다 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공하여 AI의 광범위한 적용과 개발을 촉진합니다.