AI 네트워크 확장을 위한 아리스타 모듈형 스위치와 초고밀도 연결 기술

AI 워크로드와 데이터센터 규모가 폭발적으로 증가함에 따라, 기존의 네트워킹 아키텍처는 근본적인 한계에 직면했습니다. AI 훈련(training) 작업 부하는 이제 데이터센터의 물리적 경계를 넘어 여러 리전(region)을 하나의 논리적 클러스터로 통합하는 'Scale Out' 네트워크를 필연적으로 요구하고 있습니다.

과거 수십 년간 주목받아 온 Leaf/Spine 아키텍처는 현재 AI 클러스터가 50,000개에서 최대 100만 개 이상의 가속기(accelerator)에 도달하는 규모를 감당하기 어렵습니다. 예를 들어, 3단계의 Leaf/Spine/Super-spine 구조는 포트 수에 한계가 있으며, 더 많은 GPU를 연결하려면 계층을 추가해야 하는데 이는 장치 간 '홉(hop)' 수를 급격히 늘려 지연 시간(latency) 증가라는 치명적인 문제를 야기합니다.

이러한 문제의 핵심은 네트워크 케이블 사용량과 복잡성입니다. 모듈형 스위치는 이러한 물리적 연결 문제를 해결하는 데 초점을 맞춥니다. Arista Networks는 Jericho 3+ ASIC를 기반으로 한 새로운 모듈형 스위치인 7800R4를 통해 이 문제에 접근합니다.

가장 주목할 만한 기술은 HyperPort 기능입니다. 이는 Jericho 4 칩에서 처음 공개되었으며, Arista의 7800R4에도 탑재되었습니다. HyperPort는 네 개의 독립적인 800 Gb/sec 포트를 마치 하나의 3.2 Tb/sec 포트처럼 통합하여 사용할 수 있게 합니다. 이 기술을 활용하면 기존 ECMP(Equal-Cost Multi-Path) 어댑티브 라우팅 방식 대비 AI 작업 완료 시간을 최대 **44%**까지 단축할 수 있습니다.

또한, HyperPort는 필요한 대역폭 수준에서 관리 포트 수를 1/4로 줄여 링크 활용률을 최대 **70%**까지 끌어올리는 효과를 가져옵니다. 이는 모듈형 스위치가 제공하는 높은 '포트 레딕스(port radix)'의 가치를 극대화합니다.

모듈형 스위치의 장점은 단순히 포트 밀도에만 국한되지 않습니다. 깊은 HBM 버퍼(deep HBM buffers)를 통해 일시적인 혼잡(congestion) 상황에도 대응할 수 있는 '버퍼링' 기능과, 앞서 언급된 높은 '포트 레딕스'가 결합되어 최적의 네트워크 인프라를 구축합니다.

전문가들은 모듈형 섀시(modular chassis)에 스위치 칩을 연결하는 것이 여러 계층의 Leaf-Spine-Superspine 구조를 전기 및 광 케이블로 연결하는 것보다 훨씬 저렴하다고 강조합니다. 즉, 높은 포트 레딕스를 통해 네트워크 복잡성을 줄이는 것이 비용 효율적인 핵심 전략입니다.