요약

  • KDDI와 Broadcom은 10월 22일 KDDI의 AI 데이터센터에서 GPU 간 네트워크용 코패키지드 옵틱스(CPO) 기술 검증을 시작했습니다.
  • KDDI는 이번 테스트에서 분산 학습과 추론을 모델링한 워크로드 조건에서 전력 사용량, 패킷 손실, 혼잡 제어, 실효 처리량을 검토한다고 밝혔습니다.

분석

AI 네트워크 파트너십은 보통 출시 무대용 차림으로 등장합니다. 거창한 명사, 한 장의 사진, 그리고 대부분의 무거움을 떠안는 미래형 시제가 함께합니다. KDDI의 10월 22일 발표는 적어도 엔지니어들에게 점검표를 쥐여 주었습니다.

회사는 자사 AI 데이터센터 중 한 곳에 테스트 환경을 구축하고, Broadcom의 Tomahawk 6 이더넷 스위치 칩과 Davisson 광 엔진을 사용한 코패키지드 옵틱스 스위치를 설치할 계획이라고 밝혔습니다. 두 팀은 광 엔진을 스위치 칩 가까이 배치하는 방식이 데이터가 이동해야 하는 전기적 거리를 줄일 수 있는지 검증합니다. 발표된 평가 항목에는 전력 절감, 패킷 손실, 혼잡 제어, 그리고 분산 AI 학습과 추론을 시뮬레이션하는 워크로드 조건에서의 실효 처리량이 포함됩니다.

이 목록이 중요한 이유는 항목 하나하나가 서로를 망칠 수 있기 때문입니다. 전력은 덜 쓰지만 혼잡 상황에서 패킷을 유실하는 스위치는 제 몫을 못하면서 전기를 아낀 셈입니다. 가벼운 워크로드에서만 달성한 높은 처리량은 쇼룸용 수치입니다. 학습과 추론은 네트워크에 서로 다른 요구를 부과하므로 둘 다 명시한 점이 이 테스트를 단일 속도 주장보다 유용하게 만듭니다.

KDDI는 아직 기준선, 목표 전력 절감치, 테스트 일정, 장비 예산을 공개하지 않았습니다. 그 기록들이 이 시험이 조달 사례로 이어질지를 결정할 것입니다. 현재로서는 이 발표가 측정된 결과가 아니라 테스트 설계와 명명된 하드웨어를 확정한 것입니다.

같은 보도 자료에는 두 번째 트랙도 있습니다. 양사는 Broadcom의 광전 변환 전문성을 활용한 차세대 FTTH(fibre-to-the-home)를 탐색할 예정입니다. 이는 별개의 연구입니다. CPO는 데이터센터 내부에서 광을 스위치 실리콘 가까이 가져오는 것이고, FTTH는 네트워크를 가정까지 이어갑니다. 두 가지를 하나의 기업 스토리로 묶는 것은 KDDI의 전략적 요점입니다. AI 트래픽은 컴퓨팅, 액세스 네트워크, 가정 사이를 이동해야 하며, 경계마다 전력과 엔지니어링 관심을 소모합니다.

경제성은 KDDI가 통제하는 경계에 달려 있습니다. CPO 구성이 좋은 성과를 내면 KDDI는 데이터센터 운영을 통해 자사가 실제로 구동하는 워크로드에서 스위치가 효율적인지 판단할 수 있습니다. 보도 자료는 통합, 유지보수, 업그레이드 비용을 누가 부담할지, 검증 성공이 장비 구매로 이어질지를 밝히지 않았습니다. 가정용 광섬유 트랙에는 발표 안에 배치 계획이나 일정이 없습니다.

KDDI는 10월 27~28일 자사 서밋에서 이 파트너십 관련 자료를 전시할 예정입니다. 동작 시연은 부품들이 연결됨을 보여줄 수 있지만, 결정적 근거는 지속 부하 조건에서의 비교 가능한 전력 및 네트워크 성능 측정과 그에 뒤따르는 양산 결정입니다.

출처