DeepSeek에 따른 데이터센터에서의 AI의 영향

AI에 대한 많은 논의가 이루어지고 있는 가운데, ChatGPT의 경쟁사로 화제를 모으고 있는 DeepSeek에게 데이터 센터 인프라 및 연결성에 대한 견해를 물어보았습니다. AI 모델이 점점 더 복잡해지고 컴퓨팅 집약적으로 변함에 따라 데이터센터는 증가하는 고속 연결에 대한 필요성을 지원하기 위해 인프라를 발전시켜야 합니다. 이 포스팅에서는 DeepSeek의 인사이트를 바탕으로 AI 대역폭 개발의 현재와 미래 동향을 살펴보고, Aginode가 이러한 변화에 어떻게 기여하고 있는지 살펴봅니다.

현재 대역폭 환경: 400G에서 800G로의 전환

오늘날 400G 네트워크는 전 세계 데이터센터에 널리 구축되어 있습니다. 이러한 대역폭 구성은 AI 트레이닝에 필수적이며, NVIDIA의 H100 클러스터와 같은 주요 배포에서는 400G/800G 옵티컬 모듈을 활용하고 있습니다. 중국에서는 통신 사업자들이 이미 라이브 400G 네트워크 전송 테스트를 완료하여 대규모 상업적 채택을 향한 움직임을 보이고 있습니다.
그러나 보다 효율적이고 빠른 AI 학습에 대한 수요로 인해 업계는 800G 네트워크로 나아가고 있습니다. 지연 시간이 짧고 800Gbps의 전송 속도를 제공하는 800G 광 모듈은 대규모 AI 훈련을 위한 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다. 일부 통신 사업자는 이미 데이터센터 간 협업 훈련에 800G 기술을 활용하여 단일 클러스터 용량의 95% 이상의 성능 수준을 달성했습니다. 2025년까지 800G는 AI 데이터센터의 새로운 표준으로 400G를 대체할 것으로 예상됩니다.

다음 단계의 진화: 1.6T 대역폭

AI 모델 크기가 계속 확장됨에 따라 업계에서는 이미 1.6T 대역폭 솔루션으로 눈을 돌리고 있습니다. 몇 가지 요인이 이러한 전환을 가속화하고 있습니다:

• 컴퓨팅과 대역폭의 격차 확대: GPT-4와 같은 AI 모델은 막대한 컴퓨팅 성능을 필요로 하며, 특히 비정형 데이터 처리의 경우 기존의 800G 대역폭은 곧 병목 현상이 발생할 수 있습니다.
• 스위치 칩의 발전: 2025년까지 스위치 칩 용량은 102.4T에 도달하여 전력 효율과 신호 무결성이 개선된 1.6T 광 포트를 지원할 수 있을 것으로 예상됩니다.
• 배포 일정: 1.6T 대역폭의 초기 테스트 및 소규모 적용은 2025년에 예상되며, 특히 초대형 AI 트레이닝 클러스터와 고성능 컴퓨팅 환경을 위해 2026년부터 2027년 사이에 대규모로 채택될 것으로 예상됩니다.

1.6T를 넘어: AI 네트워킹의 미래

더 멀리 내다보면 대역폭 수요는 3.2T 이상에 달할 것으로 예상됩니다. 이를 위해서는 공동 패키지 광학(CPO) 및 선형 플러그형 광학(LPO)과 같은 광통신 기술의 획기적인 발전과 표준화의 지속적인 진전이 필요합니다.

혁신을 주도하는 애지노드의 역할

애지노드는 이러한 기술 진화의 최전선에 서 있습니다. 연구 개발에 중점을 두고 AI 데이터 센터를 지원하는 고성능 네트워킹 솔루션을 적극적으로 개발해 왔습니다. 2024년에 애지노드는 18개의 신제품을 출시하고 82개의 맞춤형 솔루션을 실행하여 지속적으로 증가하는 AI 기반 인프라의 수요를 충족했습니다.
AI 혁명이 계속됨에 따라, 우리는 AI 애플리케이션을 위한 원활한 고속 데이터 전송을 보장하는 최첨단 연결 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 400G에서 800G, 그리고 결국 1.6T로의 전환은 AI 네트워킹의 새로운 시대의 시작에 불과합니다.

결론

AI 데이터센터 대역폭의 진화는 컴퓨팅 성능, 알고리즘, 데이터 처리의 수요 증가에 따른 필연적인 대응입니다. 2025년에는 800G가 주류 표준이 될 것이며, 곧이어 1.6T가 그 뒤를 이을 것입니다. 미래를 내다볼 때, 업계는 AI의 기하급수적인 성장을 지속하기 위해 더 큰 발전을 준비해야 합니다.
애지노드는 혁신을 위한 노력을 통해 기업과 AI 데이터 센터가 차세대 대역폭 솔루션으로 원활하게 전환하여 앞서 나갈 수 있도록 지원합니다. AI 네트워킹의 미래를 계속 탐구해 나갈 예정이니 계속 지켜봐 주세요!
 

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