Wiwynn, 첫 번째 SCADA 서버 공개: 2.9PB 용량, I/O를 위한 CPU 배제

Wiwynn이 Computex 2026에서 첫 번째 Nvidia SCADA 서버를 선보였습니다: 2.9 PB 스토리지, 528M IOPS, GPU가 I/O를 위해 CPU를 우회합니다. 이는 AI 스토리지 아키텍처의 변화를 나타냅니다.

Wiwynn은 Computex 2026에서 2.9 PB의 스토리지를 위해 96개의 수냉식 SSD를 탑재한 최초의 Nvidia SCADA 서버를 시연했습니다. 이 시스템은 4개의 RTX Pro 6000 Blackwell GPU를 사용하여 CPU 병목 현상을 우회하고 스토리지 I/O를 직접 처리합니다.

주요 사실 (Key facts)

• 단일 SCADA 서버 내 96개의 수냉식 E3.S SSD 탑재.
• 96개의 30.72 TB Micron 9650 Pro 드라이브를 통해 최대 2.949 PB 스토리지 제공.
• 집계된 랜덤 읽기 속도 5억 2,800만 IOPS 주장.
• 4개의 RTX Pro 6000 Blackwell GPU가 I/O를 직접 처리.
• SCADA는 2025년 말에 예고되었으며, Computex 2026에서 첫 서버 데모가 진행됨.

Computex 2026에서 Wiwynn은 AI 추론 및 학습 워크로드의 극단적인 데이터 요구 사항을 목표로 하는 업계 최초의 Nvidia SCADA (SCaled Accelerated Data Access) 서버 중 하나를 선보였습니다. 이 머신은 Nvidia의 Vera CPU, 4개의 RTX Pro 6000 Blackwell 그래픽 카드, 4개의 PCIe 6.x 스위치, 그리고 4개의 ConnectX-9 SuperNIC 카드를 기반으로 합니다 [According to Tom's Hardware].

핵심 요약 (Key Takeaways)

• Wiwynn이 Computex 2026에서 첫 번째 Nvidia SCADA 서버를 선보였습니다: 2.9 PB 스토리지, 528M IOPS, GPU가 I/O를 위해 CPU를 우회합니다.
• AI 스토리지 아키텍처의 변화를 나타냅니다.

SCADA가 CPU를 제거하는 이유

현대적인 AI 추론 워크로드—벡터 검색 (vector search), 검색 증강 생성 (RAG), 그래프 분석 (graph analytics), KV-캐시 검색 (KV-cache retrieval)—는 수천 개의 GPU 스레드로부터 발생하는 극단적인 병렬성과 함께, 종종 4KB보다 작은 데이터 블록을 포함하는 미세한 랜덤 액세스 (random accesses)에 의존합니다. 전통적인 CPU 중심의 I/O는 CPU가 명령을 내리고, 요청을 관리하며, 데이터 전송을 제어해야 하기 때문에 병목 현상을 일으킵니다. 심지어 GPUDirect Storage조차 제어 경로(control path)에 CPU를 남겨둡니다.

2025년 말에 미리보기로 공개될 SCADA 플랫폼은 중앙 프로세서(central processor)를 관여시키지 않고 GPU가 스토리지 I/O 작업을 직접 시작하고 제어할 수 있게 합니다. SCADA는 Broadcom 및 Micron과 같은 파트너의 PCIe 6.x 하드웨어에서 실행되며, 고객은 시중에 판매되는 부품을 사용하여 자신만의 SCADA 머신을 구축할 수 있습니다. Wiwynn은 SCADA 서버를 선보이는 최초의 서버 제조사 중 하나인 것으로 보입니다.

스토리지 및 성능 사양

Wiwynn의 SCADA 서버는 최대 96개의 수랭식(liquid-cooled) E3.S SSD를 지원합니다. PCIe 6.0 인터페이스를 갖춘 30.72 TB Micron 9650 Pro 드라이브 96개를 장착할 경우, 이 서버는 2.949 PB의 데이터를 저장할 수 있습니다. Wiwynn은 총합 랜덤 읽기 속도가 5억 2,800만 IOPS라고 주장하지만, 지연 시간(latency) 수치나 전력 소비량은 공개하지 않았습니다.

이 서버는 Nvidia의 Blackwell 아키텍처를 활용하며, 이는 Blackwell GPU를 위한 NVFP4 4비트 정밀도 및 Supermicro가 선보인 Vera Rubin NVL72 랙을 포함한 최근 Nvidia의 발표 내용과도 일치합니다. 이는 AI 모델이 성장함에 따라 I/O 병목 현상을 제거하려는 Nvidia의 광범위한 추진 방향과 궤를 같이합니다. 이번 달 초에 출시된 Nemotron 3 Ultra 550B 오픈 웨이트(open-weight) 모델은 방대한 데이터셋 처리량(throughput)을 요구합니다.

구조적 관찰

SCADA 서버는 업계가 AI 인프라를 확장하기 위해 경주하고 있는 시점에 등장했습니다. KKR의 100억 달러 규모 Helix Digital Infrastructure 출범과 OpenAI의 10GW 오하이오 데이터 센터 계획은 컴퓨팅 속도에 발맞추는 스토리지에 대한 수요를 강조합니다. 하지만 SCADA의 진정한 의의는 아키텍처에 있습니다. 즉, CPU가 모든 스토리지 액세스를 중재해야 한다는 가설에 도전한다는 점입니다. 만약 GPU가 I/O 경로를 점유할 수 있다면, 전통적인 서버 계층 구조는 뒤집히게 됩니다. 스토리지 가 주변 장치(peripheral)가 아닌 컴퓨팅의 동등한 파트너(peer)가 되는 것입니다.

이것은 단순히 더 빠른 SSD 인클로저 (enclosure)가 아닙니다. 이는 AI 클러스터 (AI clusters)를 위한 데이터 평면 (data plane)에 대한 재사고이며, 하이퍼스케일러 (hyperscalers)가 스토리지 백엔드 (storage backends)를 설계하는 방식을 재편할 수 있는 것입니다. 관건은 SCADA의 PCIe 6.0 의존성과 액체 냉각 (liquid-cooling) 요구 사항이 최상위 운영사들로 도입을 제한할 것인지 여부입니다.

주목해야 할 점

SCADA를 실제 운영 환경에 배포하는 하이퍼스케일러 (hyperscalers)의 벤치마크 결과, 특히 RAG 워크로드 (RAG workloads)에 대한 쿼리당 지연 시간 (latency-per-query)을 주목하십시오. 또한 Broadcom과 Micron이 PCIe 6.0 스위치 (switch) 및 SSD 공급을 확대하는지도 추적해야 합니다. SCADA의 채택은 부품 가용성에 달려 있습니다.

출처: tomshardware.com

원문은 gentic.news에 게시되었습니다.