NVIDIA 스위치 솔루션 구현: 액세스에서 코어까지의 세분화 및 고가용성
October 24, 2025
최신 AI 데이터 센터에서 NVIDIA 스위칭 솔루션을 구현하려면 모든 네트워크 세그먼트에 걸쳐 신중한 아키텍처 계획이 필요합니다. 액세스 레이어 연결부터 코어 배포까지 각 세그먼트는 까다로운 AI 워크로드에서 고가용성과 최적의 성능을 유지하기 위한 고유한 과제를 제시합니다.
액세스 계층은 AI 데이터 센터 패브릭에 대한 서버 및 스토리지 시스템의 중요한 진입점 역할을 합니다. NVIDIA의 Spectrum 이더넷 스위치는 서버 연결을 위한 기반을 제공하여 AI 클러스터가 요구하는 필수적인 짧은 대기 시간 특성을 제공합니다.
주요 액세스 계층 고려 사항은 다음과 같습니다.
- GPU 서버 랙의 포트 밀도 요구 사항
- AI 트래픽 패턴에 적합한 초과 구독 비율
- 모듈식 성장을 위한 랙 규모 배포 모델
- 신속한 확장성을 위한 자동화된 프로비저닝
적절한 액세스 레이어 설계는 개별 서버 연결이 분산 훈련 작업에서 병목 현상을 일으키지 않도록 하여 전체 AI 클러스터에서 일관된 고성능 네트워킹을 유지합니다.
트래픽이 액세스 계층에서 코어로 이동함에 따라 집계 스위치는 AI 워크로드의 특징인 대규모 동-서 트래픽 패턴을 처리해야 합니다. NVIDIA의 높은 기수 스위치는 이 역할에 탁월하여 홉 수를 최소화하고 패브릭 전반에 걸쳐 낮은 대기 시간을 유지합니다.
AI 데이터 센터의 세분화 전략은 기존 엔터프라이즈 네트워크와 크게 다릅니다. AI 클러스터는 부서나 애플리케이션별로 분할하는 대신 다음을 기준으로 분할하는 경우가 많습니다.
- 훈련 직무 영역
- 다중 테넌트 환경에서 테넌트 격리
- 개발 환경과 프로덕션 환경
- 데이터 민감도 분류
NVIDIA 스위칭 환경의 고가용성은 단순한 하드웨어 이중화 이상으로 확장됩니다. 이 아키텍처에는 여러 계층의 내결함성이 통합되어 며칠 또는 몇 주 동안 실행될 수 있는 중요한 AI 교육 작업의 지속적인 운영을 보장합니다.
주요 고가용성 기능은 다음과 같습니다.
- 액티브-액티브 업링크를 위한 MLAG(Multi-Chassis Link Aggregation Group)
- 시스템 업그레이드 중 무중단 장애 조치
- 트래픽 흐름에 영향을 주지 않고 구성 요소 오류를 적절하게 처리합니다.
- 일반적인 오류 시나리오의 자동 수정
대규모 AI 훈련 시설은 NVIDIA의 세분화된 접근 방식의 효율성을 입증했습니다. 10,000개가 넘는 GPU를 연결하는 구현 중 하나는 신중한 분할과 고가용성 설계를 통해 클러스터 전체에서 95%의 활용도를 달성했습니다.
배포에서는 집계 및 코어 레이어를 형성하는 Spectrum-4 시스템과 함께 액세스 레이어에서 NVIDIA Spectrum-3 스위치를 활용했습니다. 이 계층적 설계는 분산 훈련 효율성에 필수적인 낮은 대기 시간 통신을 유지하면서 필요한 규모를 제공했습니다.
또 다른 엔터프라이즈 AI 데이터 센터는 연구, 개발, 생산 환경을 분리하는 동시에 스토리지 및 데이터 리소스에 대한 공유 액세스를 유지하는 다중 계층 분할 모델을 구현했습니다. 이 접근 방식은 보안 요구 사항과 운영 효율성의 균형을 유지했습니다.
분할된 NVIDIA 스위칭 환경을 효과적으로 관리하려면 모든 네트워크 계층에 대한 포괄적인 가시성이 필요합니다. NVIDIA의 NetQ 및 Cumulus Linux 솔루션은 복잡하고 분할된 아키텍처를 유지하는 데 필요한 운영 도구를 제공합니다.
주요 운영 고려 사항은 다음과 같습니다.
- 모든 스위칭 세그먼트에 대한 통합 관리
- 패브릭 전반에 걸쳐 일관된 정책 시행
- 자동화된 구성 검증
- 포괄적인 모니터링 및 경고
액세스에서 코어까지 NVIDIA 스위칭 솔루션을 성공적으로 구현하려면 성능 요구 사항과 운영 실용성의 균형이 필요합니다. 강력한 고가용성 기능과 결합된 세분화된 접근 방식은 현재 AI 워크로드와 미래의 확장성 요구 사항을 모두 지원하는 기반을 만듭니다.