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HPE "이더넷 기반 AI 패브릭, 인피니밴드 대안 넘는다"

HPE가 AI 데이터센터 백엔드 네트워크의 해법으로 '오픈 이더넷'을 제시했다. 인피니밴드 대비 성능·비용·구축 유연성에서 더 높은 효율을 보이는 만큼 TCO(총소유비용)를 절반가량 낮출 수 있다고 주장했다. 김현준 HPE 이사는 11일 서울 신라호텔에서 열린 'ACC 2025' 행사에서 AI 워크로드를 위한 고성능 네트워크 구축 전략을 소개하며 AI 백엔드 패브릭의 핵심 기술 방향이 '오픈 이더넷'이라는 점을 강조했다. 그는 HPE와 주니퍼의 합병 이후 강화된 데이터센터 포트폴리오를 기반으로 "AI 인프라의 중심이 빠르게 이더넷으로 이동하고 있다"고 말했다. 김 이사는 이날 발표에서 AI 백엔드 네트워크 기술 선택에서 가장 많이 제기되는 '인피니밴드(InfiniBand) vs 이더넷(Ethernet)' 논쟁을 정면으로 다뤘다. 그는 "그래픽처리장치(GPU) 간 통신을 어떻게 처리하느냐가 핵심"이라며 "이제는 이더넷이 성능·비용·구축 유연성 모두에서 현실적인 선택지로 자리 잡았다"고 말했다. 특히 TCO 측면에서 이더넷이 약 절반 수준으로 비용 효율을 확보할 수 있다는 점을 강조하며 "개방형 생태계를 기반으로 여러 벤더와 조합이 가능하다는 점 역시 큰 장점"이라고 덧붙였다. AI 트래픽 특성은 이더넷 최적화 필요성을 뒷받침한다. 김 이사는 AI 트래픽을 "소수의 거대 플로우가 오가는 구조"라고 설명하며, 이 흐름을 안정적으로 처리하려면 패킷 로스를 사실상 0에 가깝게 줄여야 한다고 말했다. 또 그는 "원격 직접 메모리 접근(RDMA) 기반 AI 트래픽은 0.1% 수준의 로스만 발생해도 성능이 급격히 떨어진다"며 혼잡 제어(DCQCN)와 로드밸런싱 알고리즘의 중요성을 강조했다. HPE는 이를 위해 명시적 혼잡 알림(ECN)·우선순위 기반 흐름 제어(PFC) 기반 혼잡 제어와 정적 부하 분산(SLB)·동적 부하 분산(DLB)·글로벌 부하 분산(GLB)·반응형 부하 분산(RLB) 등 다양한 로드밸런싱 기술을 적용하고 있다고 설명했다. 김 이사는 "AI 패브릭의 목적은 전체 네트워크 용량을 균등하게 활용하면서 로스를 없애는 것"이라며 "DLB 기반 동적 로드밸런싱이 기존 동일 비용 다중 경로 라우팅(ECMP)보다 확실한 성능 우위를 보인다"고 말했다. 실제 테스트 결과도 공개됐다. HPE는 자체 테스트 랩에서 AI 모델을 직접 학습시키며 네트워크 성능을 검증하고 있다. 김 이사는 "AI 인프라는 장비 스펙이 아니라 잡 완료 시간(JCT) 으로 성능을 판단해야 한다"며 "딥러닝 기반 추천 모델(DLRM)·양방향 인코더 기반 언어 모델(BERT) 등의 테스트에서 이더넷 패브릭이 안정적인 처리 시간을 보였다"고 강조했다. 또 그는 "AI 백엔드 네트워크는 더 이상 특정 기술에 종속된 구조가 아니라 개방형 이더넷 기반에서 고성능을 구현하는 방향으로 전환되고 있다"며 "HPE·주니퍼 통합 포트폴리오와 최신 스위치 제품군을 통해 고객이 향후 GPU 세대 변화까지 대응할 수 있도록 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.12.11 15:45전화평 기자

메가존클라우드, 엔비디아 한국 총판 계약…AI 인프라 플랫폼 사업 본격화

메가존클라우드(대표 염동훈)가 엔비디아와 한국 총판 계약을 체결했다. 이를 바탕으로 하고 인공지능(AI) 인프라 설계부터 구축·운영, 교육까지 아우르는 '플랫폼형 총판' 모델로 국내 AI 인프라 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 메가존클라우드는 엔비디아와 한국 총판 계약을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 13일 과천 메가존산학연센터에서 염동훈 메가존클라우드 대표와 제프 팬처 엔비디아 글로벌 총판 총괄, 정소영 엔비디아코리아 대표 등 주요 경영진이 참석한 가운데 총판 계약 체결식을 진행했다. 메가존클라우드는 이번 계약을 통해 엔비디아의 국내 공식 총판으로서 AI 인프라 공급과 AI 생태계 확산을 본격 추진할 계획이다. 이번 계약으로 메가존클라우드는 엔비디아의 DGX·HGX GPU 서버와 고성능 네트워크 장비인 인피니밴드(InfiniBand) 등 AI 인프라 핵심 하드웨어를 국내 시장에 공급한다. 메가존클라우드는 이를 기반으로 데이터센터용 AI 학습·추론 시스템, 고성능컴퓨팅(HPC) 환경, 산업용 비전 및 엣지 AI, 하이브리드 AI 팩토리 등 다양한 산업군의 AI 인프라 구축 수요에 대응한다는 방침이다. 메가존클라우드는 단순 제품 유통을 넘어 고객의 AI 사업을 빠르게 추진할 수 있도록 지원하는 새로운 개념의 '플랫폼형 총판' 운영 모델을 도입한다. 이를 통해 AI 인프라 설계와 구성 단계부터 기술 검증(PoC), 구축·운영 지원, 엔비디아 교육·인증 프로그램 연계까지 전 과정을 기술적으로 오케스트레이션하는 역할을 수행한다. 메가존클라우드는 벤더·파트너·고객을 효율적으로 연결해 복잡한 AI 인프라 도입 과정을 단순화하고, 파트너가 자체 서비스와 솔루션을 빠르게 시장에 선보일 수 있도록 돕겠다는 구상이다. 양사는 국내 AI 인프라 생태계 확장을 위한 공동 마케팅도 강화한다. 산업별 기술 세미나와 고객 대상 웨비나, PoC 지원 캠페인, 파트너 기술 교육 프로그램 등 다양한 활동을 통해 고객 접점을 넓히고, 파트너 생태계 육성에도 나설 계획이다. 특히 각 산업별 레퍼런스 구축과 사례 공유를 통해 국내 기업들의 AI 도입 장벽을 낮추고 활용 범위를 넓히는 데 집중한다는 전략이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "이번 계약은 국내 AI 인프라 생태계를 한 단계 확장하고, 고객들의 AI 비즈니스 성장을 기술로 지원하는 중요한 계기가 될 것"이라며 "엔비디아와의 긴밀한 협력을 바탕으로 AI 시스템의 설계부터 구축, 운영까지 전 과정을 유기적으로 지원해 고객의 AI 도입 속도와 안정성, 비용 효율을 동시에 높일 수 있도록 하겠다"고 말했다.

2025.11.14 10:39남혁우 기자

[AI는 지금] 초거대 AI 네트워크 전쟁…GPU 넘어 '연결'에 답 있다

거대 인공지능(AI) 모델의 발전이 데이터센터의 숨은 약점인 '네트워크'의 한계를 드러내고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 성능 경쟁을 넘어 방대한 데이터를 효율적으로 처리하고 연결하는 기술이 AI 시대의 새로운 승부처로 떠올랐다. 19일 업계에 따르면 지난 20년간 GPU 등 AI 연산 장치의 성능은 6만 배 이상 향상됐지만 이들을 잇는 네트워크 기술 발전은 30배 수준에 그쳤다. AI 모델의 파라미터가 조 단위로 커지면서 소프트웨어의 요구 수준은 급격히 높아졌지만 이를 뒷받침할 하드웨어 인프라가 따라가지 못하는 '성능 불균형'이 심화된 탓이다. 이러한 병목 현상은 AI 시스템 전체의 효율 저하로 이어진다. 과거 데이터센터는 중앙처리장치(CPU)가 애플리케이션 구동 외에 가상화, 네트워킹, 스토리지, 보안 등 온갖 부가 작업을 떠안아왔다. 특정 연산에 특화되지 않은 CPU에 과부하가 걸리면서 데이터 처리의 비효율이 발생했다. AI 병목 해결사 'DPU'…엔비디아 독주 속 경쟁 본격화 이 문제를 해결할 대안으로 데이터처리장치(DPU)가 주목받고 있다. DPU는 CPU를 대신해 데이터센터 운영에 필요한 각종 입출력(I/O) 작업을 오프로드(Offload)하고 가속하는 특화 반도체다. 이를 통해 CPU는 본연의 연산에 집중하고 데이터센터는 ▲성능 향상 ▲운영 비용 절감 ▲비용 효율적 확장이라는 세 마리 토끼를 잡을 수 있다. 다만 DPU 시장은 현재 특정 기업의 기술 종속이라는 그림자에 갇혀 있다. AI 인프라 시장의 절대 강자인 엔비디아가 자사의 독자 규격 '인피니밴드(InfiniBand)'를 기반으로 GPU와 DPU를 함께 공급하며 폐쇄적인 생태계를 구축했기 때문이다. 이로 인해 고객사들은 다른 업체의 장비를 쓸 때 호환성 문제에 부딪혀 결국 엔비디아에 락인 된 상태다. 엔비디아의 독주 체제에 균열을 내려는 시도는 세계 곳곳에서 일어나고 있는 상황이다. AMD는 지난 2022년 DPU 스타트업 '펜산도'를 약 인수하며 추격에 나섰고 인텔 역시 '마운트 에반스'와 같은 인프라처리장치(IPU)로 경쟁에 뛰어들었다. 최근에는 중국이 정부와 빅테크의 지원에 힘입어 DPU 스타트업의 새로운 산실로 떠오르는 추세다. 중커위수(Yusur Tech), 윈바오즈넝(Jaguar Microsystems) 등 수많은 현지 기업들이 엔비디아의 아성에 도전하고 있다. 이러한 글로벌 격전지 속에서 국내에서는 망고부스트가 사실상 유일하게 이들과 어깨를 나란히 하는 플레이어로 평가받는다. 망고부스트, SW·HW '풀스택' 역량…'엠엘퍼프 1위'로 기술력 입증 지난 2022년 김장우 서울대 교수가 10년간의 연구 결과를 바탕으로 창업한 망고부스트는 개방형 표준 기술인 '이더넷' 기반의 DPU 솔루션으로 시장을 공략한다. 엔비디아의 폐쇄 생태계와 달리 망고부스트의 DPU는 이더넷을 지원하는 모든 장비와 호환돼 다양한 업체의 GPU나 신경망 처리장치(NPU)를 자유롭게 활용할 수 있는 점이 특징이다. 이 회사는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 아우르는 '풀스택' 역량을 강점으로 내세운다. 주요 제품으로는 ▲DPU 카드인 'GPU부스트'와 '스토리지부스트' ▲DPU 칩렛·IP ▲AI 시스템 소프트웨어 'LLM부스트' 등이 있다. 망고부스트의 기술력은 객관적인 성능 지표로도 입증됐다. AI 추론 성능을 측정하는 '엠엘퍼프(MLPerf) 인퍼런스 5.0' 벤치마크에서 AMD 인스팅트 '엠아이300엑스(MI300X)' GPU 4개 노드를 활용해 '라마2 70B' 모델 기준 역대 최고 처리량을 기록했다. 이는 망고부스트의 소프트웨어가 멀티노드 환경에서 선형적인 성능 확장을 이끌어낸 결과다. 스토리지 성능을 비교하는 '엠엘퍼프 스토리지 1.0'에서도 경쟁사인 뉴타닉스, 해머스페이스 등을 압도하며 1위를 차지했다. 망고부스트는 더 적은 수의 스토리지 노드를 사용하고도 더 많은 GPU를 효율적으로 지원하며 높은 성능을 보였다. 창업 2년 만에 4천억원의 기업가치를 인정받은 망고부스트는 글로벌 빅테크와의 협력도 가속하고 있다. 칩 단에서는 프로그래머블 반도체(FPGA) 제조사인 AMD, 인텔과 협력하고 서버 단에서는 삼성전자, 슈퍼마이크로 등과 공동 마케팅을 진행 중이다. 미국 경제 전문지 포브스는 망고부스트의 성과를 두고 "엔비디아가 AI 분야에서 모든 주목을 받는 동안 AMD는 파트너인 망고부스트가 엠엘퍼프에 최초로 멀티노드 제출을 하는 등 업계 지원을 유치하며 진전을 이루고 있다"고 평가했다.

2025.07.20 09:59조이환 기자