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요약
HPE는 AI 인프라 수요 확대에 대응해 AMD 6세대 EPYC 9006 ‘Venice’를 기반으로 한 ProLiant Gen 13 서버를 공개했습니다. 핵심 모델인 DL585a는 최대 8개의 듀얼 슬롯 GPU와 256코어 EPYC CPU 2개를 지원하며, AI 추론과 RAG, 에이전틱 AI 같은 고부하 워크로드를 겨냥합니다. 이와 함께 CPU 중심 워크로드를 위한 DL525와 고밀도 XD245·XD285도 선보였으며, iLO 8을 통한 데이터 암호화와 다중 승인, PQC 지원 등 보안 기능도 강화했습니다. HPE는 앞으로 AI 인프라 수요가 계속 확대될 것으로 보고 있으며, Bain & Co 역시 2031년 AI 인프라 연간 지출이 1조 5,000억 달러에 이를 수 있다고 전망했습니다.
지난 몇 년 동안은 물론 향후 10년을 내다본 전망에서도 AI의 빠른 도입이 데이터센터 인프라와 이에 수반되는 전력 소비 및 비용 등에 미치는 영향은 놓치기 어려울 정도로 커지고 있습니다.
지난달 말 발표된 보고서에서 Bain & Co 애널리스트들은 2031년까지 AI 인프라에 대한 연간 지출이 1조 5,000억 달러에 달할 수 있다고 전망했습니다. 여기에는 새로운 데이터센터 인프라와 컴퓨팅 용량부터 GPU 업그레이드, 메모리, 네트워크 하드웨어까지 모두 포함됩니다. 가장 첨단 AI 데이터센터의 전력 용량은 현재 1GW에 가까워지고 있으며, 내년에는 두 배로 늘고 2030년 말에는 9GW를 넘어설 수 있습니다.
하이퍼스케일러들의 인프라 수요 역시 계속 증가하고 있습니다. Microsoft, Amazon, Google, Oracle, Meta 등의 올해 자본 지출은 7,800억 달러에 이를 것으로 예상되며, 이는 불과 3년 전의 약 5배에 해당한다고 이들은 설명했습니다.
OEM 업체들도 이러한 상황을 이해하고 AI 수요를 충족하기 위한 데이터센터 시스템을 잇따라 선보이고 있습니다. 가장 최근 사례로 Hewlett Packard Enterprise는 이번 주 기업용 AI 추론과 에이전틱 워크로드를 위해 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 성능을 강화한 첫 ProLiant Gen 13 시스템을 공개했습니다. 또한 보안, 성능, 신뢰성에 중점을 두고 있는데, 이 요소들은 데이터센터 시스템에서 항상 중요했지만 AI 워크로드에서는 더욱 큰 역할을 할 수 있습니다.
HPE Compute 제품 관리 부사장 John Carter는 The Next Platform에 첫 번째 13세대 ProLiant 4종이 최고 성능의 고밀도 컴퓨팅과 GPU 워크로드를 겨냥한다고 설명했습니다. 여기에는 인프라에서 최대한의 성능을 끌어내려는 기존 기업뿐만 아니라 에이전틱 AI와 대형 모델 시뮬레이션의 가능성을 확장하려는 기업도 포함됩니다.
Carter는 “이러한 규모와 성능은 새로운 보안 위험을 가져옵니다. 매우 많은 시스템을 관리한다는 측면에서도 새로운 복잡성이 생깁니다. 기업들은 가장 핵심적인 지적재산과 데이터를 이러한 LLM과 시뮬레이션 등에 넣고 있습니다. 이를 안전하게 보호하는 것은 매우 중요합니다. 여러 세대에 걸쳐 제공해 온 관리 및 보안 기능은 더욱 중요해지고 있습니다. 이는 인프라의 다른 계층까지 구축할 수 있도록 하는 실리콘 수준의 근본적인 신뢰 기반을 마련하기 때문입니다”라고 말했습니다.
이에 따라 HPE는 이번 주 최신 세대 ProLiant 시스템을 공개하는 동시에 이를 관리하고 보호하는 소프트웨어도 개선했습니다. 모든 신제품에는 AMD가 7월 출시한 6세대 Epyc 9006 SP7 ‘Venice’ CPU가 공통으로 적용됩니다.
신제품의 중심에는 ProLiant DL585a가 있습니다. 이 제품은 10U 서버로 NVIDIA, AMD 또는 Intel의 듀얼 슬롯 GPU를 최대 8개까지 탑재할 수 있으며, 각각 최대 256코어를 제공하는 최신 AMD Epyc CPU 2개를 지원합니다. 또한 6세대 PCI 연결도 지원합니다. 2027년 3월 출시될 이 서버는 현재와 미래의 전력 및 열 요구사항에 대응하도록 설계됐으며, Carter에 따르면 AI 추론, RAG, 에이전틱 AI와 같은 워크로드에서 증가하는 토큰 처리량과 PCIe 요구사항을 충족하는 데 초점을 맞췄습니다.
그는 “PCIe 방식 GPU를 사용하는 고객 대부분은 ‘공간이 부족해지기 훨씬 전에 전력이 부족해지기 때문에 더 크게 만들어 달라’고 말합니다. 우리는 공랭 방식을 유지하려고 하기 때문에 이 제품은 바로 그런 위치에 있습니다. 기업과 중간 규모 서비스 제공업체 등을 위한 제품입니다”라고 설명했습니다.
다음 달 출시되는 ProLiant DL525는 단일 소켓 방식의 공랭식 1U 시스템으로, 고대역폭 16채널 메모리를 지원하는 256코어 AMD 프로세서 1개를 탑재하며 DDR5와 MRDIMM 메모리를 모두 지원합니다. 이 시스템은 AI 추론, EDA, 사기 탐지 등 높은 데이터 처리량을 요구하는 워크로드를 위해 설계됐습니다. 표준 19인치 랙에 장착할 수 있습니다.
Carter는 “이제 GPU 중심에서 CPU 중심으로 전환하고 있습니다. 여기서는 에이전틱 측면을 더 많이 이야기하게 될 것입니다. CPU와 GPU의 비율이 기존 2대 8 수준에서 이제는 1대 1에 가까워질 것으로 예상하고 있습니다. 에이전틱이 확대될수록 고객들은 자체 CPU로 수행할 수 있는 많은 작업을 오프로드하기 위해 이러한 고밀도 CPU 플랫폼을 워크플로의 일부로 필요로 하게 될 것으로 예상합니다”라고 말했습니다.
내년에 출시될 두 가지 새로운 XD 시스템은 HPE가 과거 Apollo 2000 또는 XD 2000 시리즈라고 불렀던 제품의 후속 모델이라고 Carter는 설명했습니다.
그는 “새로운 XD 서버는 이제 개방형 21인치 ORV3 랙 인프라에 탑재됩니다. 더 넓고 특수한 랙에 배치되며, 시스템 간에 전력과 냉각 기능을 공유해 효율성을 높입니다. 여기서 얻을 수 있는 것은 궁극적인 컴퓨팅 밀도입니다. 같은 데이터 공간에서 매우 많은 코어를 운용할 수 있습니다. 고밀도 랙 전력과 액체 냉각 또는 고효율 공랭 환경을 구축한 현대화된 데이터센터를 보유한 고객을 위해 특화됐습니다”라고 말했습니다.
XD245와 XD285는 모두 2OU 섀시에 탑재됩니다. XD245는 하프 폭 듀얼 소켓 노드 4개를 포함하는 반면 XD285는 이러한 노드 2개를 탑재합니다. 각각 최대 256코어 AMD CPU와 CPU당 16개 메모리 채널, MRDIMM을 지원합니다. XD245는 액체 냉각 방식이며 XD285는 공랭 방식입니다.
이들 시스템 전반에는 iLO 8을 포함한 향상된 관리 및 보안 소프트웨어가 적용됩니다. 개선 사항은 특히 보안에 중점을 두고 있는데, 이는 AI, 특히 에이전틱 AI를 도입하는 조직에서 주요 관심사입니다. iLO 8은 시스템이 부팅되는 순간부터 하드웨어에 저장된 데이터를 자동으로 암호화하고 복호화하는 HDD 또는 SSD 스토리지 드라이브를 지원합니다. 또한 다중 승인 기능을 제공해 AI 또는 에이전트가 키 프로비저닝이나 보안 삭제처럼 영향이 큰 작업을 수행할 때 권한을 가진 두 명의 사람이 승인하도록 합니다. HPE의 메인스트림 컴퓨팅 고객 지원 및 기술 활성화 담당 이사 Chris Bradley는 이를 개별 노드에 내장해 iLO 내부의 규칙으로 작동하도록 했다고 설명했습니다.
HPE는 다가오는 양자 컴퓨팅 시대에 데이터를 보호하기 위한 보안 기술인 PQC(Post-Quantum Cryptography)도 확대했습니다. AES-256과 같은 현재의 암호화 방식은 지금은 효과적으로 작동하지만, 양자 컴퓨팅의 훨씬 강력한 연산 능력을 사이버 범죄자들이 사용할 수 있게 되면 이러한 기술로 보호된 데이터는 더욱 취약해질 수 있습니다. 현재 주요 우려 가운데 하나는 ‘지금 수집하고 나중에 복호화한다’는 방식으로, 공격자가 탈취한 데이터를 보관해 두었다가 양자 컴퓨팅을 사용할 수 있게 된 이후 이를 복호화하려는 것입니다.
Bradley는 The Next Platform에 HPE가 “양자 암호화 알고리즘과 관련 기능을 이미 관리 구조에 포함하도록 하고 있습니다”라고 말했습니다.
HPE의 최신 ProLiant 시스템은 Bain 애널리스트들이 9월 언급했던 것처럼 기업과 HPC 조직이 AI 데이터센터를 구축할 때 선택할 수 있는 빠르게 증가하는 인프라 옵션에 추가됩니다. 하지만 이들이 지적했듯 이러한 투자가 빠르게 확대되는 과정에서 주의해야 할 부분도 있습니다.
이들은 “반도체, 데이터센터, 네트워크, 전력 시스템에 수십억 달러가 투입되면서 AI 인프라 구축은 전례 없는 속도와 규모로 진행되고 있으며, 이에 따라 생산능력 구축이라는 과제에 관심이 집중되고 있습니다. 하지만 더 중요한 질문은 이러한 투자를 정당화할 만큼 충분한 경제적 가치를 창출할 수 있느냐는 것일 수 있습니다”라고 밝혔습니다.
원문 출처: TheNextPlatform
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