인공지능(AI)은 기술 환경을 지속적으로 변화시켜 왔습니다. 2024년으로 접어들면서 전문가와 AI 에이전트들은 향후 12개월 동안 AI 네트워크를 defi 할 트렌드에 대한 예측을
AI 워크로드의 기하급수적 증가
ChatGPT, Bard, X.AI의 Grok과 같은 AI 애플리케이션이 보편화된 세상에서, 더욱 크고 강력한 AI 모델에 대한 요구는 끊임없이 이어지고 있습니다. 컴퓨팅 성능의 기하급수적인 성장은 대규모 AI 모델 학습을 가능하게 했으며, 더 크고 더 나은 모델에 대한 수요는 줄어들 기미를 보이지 않습니다. 이제 하이퍼스케일러들은 수천 개의 GPU로 구성된 클러스터를 통해 훨씬 더 큰 워크로드를 지원해야 하는 과제에 직면해 있습니다.
이러한 성장은 새로운 AI 알고리즘 개발과 다양한 산업 분야에 걸친 AI 애플리케이션의 광범위한 도입에 힘입어 이루어지고 있습니다. 결과적으로 AI 워크로드가 증가하고 있으며, 이를 지원하는 GPU 클러스터 또한 성장하고 있습니다. 이러한 클러스터의 효율적인 활용과 AI 모델의 성공적인 학습은 기본 아키텍처와 네트워크 연결성에 크게 좌우됩니다.
개방형 네트워킹: 패러다임의 전환
하이퍼스케일러들은 이미 데이터센터에 개방형 분산 네트워킹 솔루션을 도입해왔습니다. 이러한 변화의 이유는 명확합니다. 단일형의 독점 네트워킹 솔루션으로는 대규모 컴퓨팅 리소스를 관리하는 데 필요한 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 제공할 수 없기 때문입니다.
독점 네트워킹 솔루션은 오랫동안 고성능 컴퓨팅(HPC)에 적합했지만, 경쟁 부족으로 인해 혁신을 저해하고 비용을 증가시키는 경향이 있었습니다. 반면, 개방형 표준 네트워킹 솔루션은 인공지능(AI) 생태계 성장에 필수적입니다. 이러한 솔루션은 대규모 워크로드에 비용 효율적인 인프라를 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)의 확산을 촉진하고 새로운 애플리케이션의 발전을 가능하게 합니다.
울트라 이더넷 컨소시엄(UEC)은 개방형 AI 네트워킹을 표준화된 이더넷 기반 모델로 전환하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. AI 백엔드 네트워킹에 이더넷을 도입하는 사례는 2024년에 크게 증가할 것으로 전망됩니다.
엣지 컴퓨팅 및 분산 아키텍처
대규모 백엔드 워크로드는 복잡한 작업을 처리하고 방대한 AI 모델을 학습시키는 데 탁월하지만, 2024년에는 컴퓨팅 성능을 애플리케이션에 더 가깝게 이동시켜 사용자 경험을 향상시키는 추세가 이어질 것입니다. 특히 신속한 의사 결정이 필요한 시나리오에서 이러한 경향이 두드러질 것입니다. 완전한 분산형 AI 워크로드가 올해 안에 실현되지는 않더라도 엣지 컴퓨팅에 대한 관심은 계속해서 증가할 것으로 예상됩니다.
이러한 변화는 프런트엔드 네트워크와 백엔드 네트워크 간의 더욱 빈번한 상호 연결을 필요로 합니다. 하지만 동시에 두 네트워크 세그먼트 간의 연결 프로토콜 불일치라는 시급한 네트워킹 문제도 부각시키고 있습니다. 네트워크 관리를 간소화하고 전반적인 성능을 향상시키기 위해 업계는 UEC(Ultra Ethernet Consortium)와 같은 이니셔티브를 도입하여 통합 네트워킹 솔루션을 향해 나아가고 있습니다.
지속 가능하고 에너지 효율적인 네트워킹
특히 수천 개의 GPU를 사용하는 AI 워크로드가 증가함에 따라 상당한 전력 소비가 주요 문제로 대두됩니다. 네트워킹의 에너지 영향은 컴퓨팅보다 낮지만, 해결해야 할 과제입니다. 더욱이, 규모와 관계없이 탄소 발자국은 여전히 중요한 문제입니다.
이에 따라 새로운 AI 네트워킹 솔루션은 에너지 효율성을 더욱 강조할 것으로 예상됩니다. 여기에는 에너지 효율적인 하드웨어 채택과 지속가능성을 증진하기 위한 순환 경제 원칙과의 연계가 포함됩니다. 또한 자원 활용도를 높이도록 설계된 고급 소프트웨어가 더욱 중요해질 것으로 전망됩니다.
AIOps는 이미 네트워킹 업계에서 두각을 나타내고 있으며, 여러 벤더들이 네트워크 운영 개선을 위해 AIOps를 도입하고 있습니다. 2024년에는 AIOps 도구에 대한 투자가 증가하면서 네트워크 운영 효율성에 상당한 영향을 미치고 네트워킹 환경을 혁신할 것으로 예상됩니다.
인공지능(AI) 기반의 예측 분석 및 실시간 이상 탐지는 잠재적인 네트워크 문제를 해결하고 안정성을 향상시키는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. AI 네트워킹이 발전함에 따라 AIOps 통합을 통해 고성능 연결성이 크게 향상될 전망입니다.
