인공지능 훈련 가속화 솔루션: 멜라노크스 DPU와 GPU 클러스터의 통합

인공 지능 모델이 크기와 복잡성 면에서 기하급수적으로 증가함에 따라 기존 데이터 센터 아키텍처는 한계에 도달하고 있습니다. AI 학습에 대한 엄청난 컴퓨팅 성능 수요는 GPU 네트워킹을 단순한 최적화가 아닌 근본적인 요구 사항으로 만들었습니다. 이 솔루션 개요에서는 GPU 클러스터 내에서 Mellanox DPU(Data Processing Unit)를 전략적으로 통합하여 중요한 병목 현상을 해결하고, 호스트 CPU 오버헤드를 오프로드하며, 대규모 AI 워크로드에 대한 새로운 수준의 확장성과 효율성을 확보하는 방법을 살펴봅니다.비효율적인 GPU 네트워킹:수조 개의 매개변수 모델 시대는 GPU 클러스터를 현대 AI의 엔진으로 확고히 자리 잡았습니다. 그러나 클러스터가 수천 개의 GPU로 확장됨에 따라 새로운 문제가 발생합니다. 호스트 서버의 CPU가 데이터 이동, 스케줄링 및 통신 작업에 압도됩니다. 네트워킹, 스토리지 I/O 및 보안 프로토콜을 포함하는 이 오버헤드는 서버 CPU 사이클의 30% 이상을 소비할 수 있으며, 이는 실제 AI 학습 프로세스에 절실히 필요한 사이클입니다. 이러한 비효율성은 학습 시간과 총 소유 비용(TCO)을 직접적으로 증가시킵니다.All-Reduce 대기 시간(256개 GPU)대규모 AI 학습의 주요 병목 현상은 더 이상 순수한 FLOPS가 아니라 데이터 파이프라인의 시스템적 비효율성입니다. 주요 과제는 다음과 같습니다. 호스트 CPU는 네트워크 스택(TCP/IP), 스토리지 드라이버 및 가상화를 관리하는 데 얽매여 AI 프레임워크에 사용할 수 있는 리소스가 줄어듭니다.

방대한 데이터 세트를 스토리지에서 GPU 메모리로 이동하면 PCIe 버스 및 네트워크에 혼잡이 발생하여 GPU 유휴 시간이 발생합니다.

다중 테넌트 환경에서 암호화 및 보안 정책을 적용하면 호스트 CPU에 추가적인 부담이 가해집니다.비효율적인 GPU 네트워킹: All-Reduce와 같은 집단 통신 작업은 소프트웨어에서 처리되어 동기화된 학습 속도를 늦추는 대기 시간과 지터를 생성합니다.

• 이러한 과제는 값비싼 GPU가 데이터를 기다리게 되어 AI 인프라의 전반적인 활용률과 ROI를 대폭 감소시키는 시나리오를 만듭니다.솔루션: Mellanox DPU를 사용한 오프로딩, 가속 및 격리
• Mellanox DPU(현재 NVIDIA의 BlueField 제품군에 포함)는 이러한 인프라 병목 현상을 해결하기 위해 특별히 설계된 혁신적인 프로세서입니다. 이는 단순한 네트워크 인터페이스 카드(NIC)가 아니라 강력한 Arm 코어와 특수 가속 엔진을 포함하는 완전 프로그래밍 가능한 시스템 온 칩(SoC)입니다. 모든 서버에 DPU를 배포함으로써 조직은 하드웨어 가속 인프라 계층을 만들 수 있습니다.Mellanox DPU가 AI 클러스터를 변환하는 방법:
• 인프라 오프로드: Mellanox DPU는 호스트 CPU에서 전체 네트워크, 스토리지 및 보안 스택을 오프로드합니다. 여기에는 TCP/IP, NVMe over Fabrics(NVMe-oF), 암호화 및 방화벽 기능이 포함됩니다. 이렇게 하면 CPU 코어가 AI 애플리케이션에만 독점적으로 "해제"됩니다.
• 가속화된 통신:All-Reduce 대기 시간(256개 GPU)향상된 확장성: 호스트 CPU가 인프라 작업에서 해제되면 클러스터 확장으로 인해 CPU 오버헤드가 선형적으로 증가하지 않습니다. 이를 통해 대규모 노드 수로 보다 효율적이고 예측 가능한 확장이 가능합니다.

제로 트러스트 보안:

정량적 결과: 성능, 효율성 및 TCO 개선메트릭

• Mellanox DPU가 있는 서버개선 사항~70%
• >95%~36% 증가All-Reduce 대기 시간(256개 GPU)~500 µs
• ~180 µs64% 감소
• 스토리지 I/O 처리량~12GB/s

233% 증가~60시간