NVIDIA 스위치 시스템: AI 데이터 센터 및 캠퍼스 네트워크를 위한 아키텍처 진화
October 24, 2025
NVIDIA 스위치 시스템: AI 데이터 센터 및 캠퍼스 네트워크를 위한 아키텍처 발전
NVIDIA는 기존 엔터프라이즈 및 캠퍼스 환경에 대한 강력한 지원을 유지하면서 최신 AI 워크로드의 폭발적인 수요를 해결하기 위해 스위칭 포트폴리오를 근본적으로 변화시켰습니다. 이러한 전략적 발전은 고성능 네트워킹 아키텍처의 중요한 변화를 나타냅니다.
AI 데이터센터 혁명
기존 데이터 센터 스위칭 아키텍처는 전례 없는 수준의 대역폭과 최소 대기 시간을 요구하는 AI 클러스터에 적합하지 않은 것으로 입증되었습니다. NVIDIA의 Spectrum 및 Quantum 시리즈 스위치는 AI 데이터 센터 배포 시 이러한 한계를 극복하도록 특별히 설계되었습니다.
51.2 Tbps 용량을 갖춘 Spectrum-4 이더넷 플랫폼은 대규모 AI 훈련 클러스터를 위한 기반을 제공합니다. 이 스위치는 분산 AI 워크로드에 필수적인 낮은 대기 시간 통신을 제공합니다. 여기서 밀리초의 지연은 며칠의 훈련 시간 연장으로 이어질 수 있습니다.
가장 까다로운 고성능 네트워킹 요구 사항을 충족하기 위해 NVIDIA의 Quantum-2 InfiniBand 플랫폼은 포트당 400Gb/s와 AI 교육에서 일반적인 집단 작업을 가속화하는 고급 네트워크 내 컴퓨팅 기능을 통해 훨씬 더 뛰어난 기능을 제공합니다.
캠퍼스 네트워크 통합
AI 데이터 센터가 상당한 관심을 받고 있는 반면, NVIDIA는 캠퍼스 네트워킹 시장을 무시하지 않았습니다. 일관된 낮은 대기 시간, 강력한 보안, 자동화된 운영 등 AI 환경의 성능을 향상시키는 동일한 아키텍처 원칙이 기존 엔터프라이즈 캠퍼스에 이점을 제공합니다.
최신 캠퍼스 네트워크는 보안 감시, 협업 도구, 운영 분석을 위한 AI 기반 애플리케이션을 점점 더 많이 처리하고 있습니다. NVIDIA의 스위칭 솔루션은 기존 인프라와의 호환성을 유지하면서 이러한 지능형 캠퍼스 환경을 위한 기반을 제공합니다.
주요 아키텍처 혁신
- 적응형 라우팅:동적 경로 선택으로 병목 현상을 제거하고 일관되게 낮은 대기 시간을 유지합니다.
- 혼잡 제어:고급 알고리즘은 네트워크 정체가 애플리케이션 성능에 영향을 미치지 않도록 방지합니다.
- 원격 측정 통합:실시간 모니터링은 네트워크 동작에 대한 전례 없는 가시성을 제공합니다.
- 패브릭 자동화:단순화된 배포 및 관리로 운영 오버헤드 감소
생태계 통합 및 호환성
NVIDIA의 스위칭 전략은 더 넓은 AI 생태계와의 긴밀한 통합을 강조합니다. NVIDIA GPU, 네트워킹 소프트웨어 및 관리 도구와의 긴밀한 결합은 기존 애플리케이션을 지원하는 동시에 AI 워크로드에 최적화된 응집력 있는 환경을 조성합니다.
고성능 네트워킹에 대한 회사의 접근 방식은 하드웨어를 넘어 포괄적인 소프트웨어 정의 네트워킹 기능을 포함하도록 확장됩니다. 이 소프트웨어-하드웨어 공동 설계는 기존 스위칭 아키텍처에서는 불가능했던 기능을 가능하게 합니다.
혼합 환경의 경우 NVIDIA 스위치는 기존 네트워크 인프라와의 호환성을 유지하여 이전 투자를 보호하는 동시에 AI 최적화 네트워킹으로 점진적인 마이그레이션을 허용합니다.
배포 고려 사항
AI 데이터 센터 배포를 계획하는 조직은 NVIDIA 스위칭 솔루션을 고려할 때 몇 가지 주요 요소를 평가해야 합니다.
- 워크로드 특성 및 통신 패턴
- 기존 인프라와의 통합 요구 사항
- 고급 네트워킹 기능을 갖춘 직원 전문성
- 하드웨어, 소프트웨어, 운영 전반에 걸친 총 소유 비용
캠퍼스 배포는 동일한 아키텍처 이점을 누릴 수 있지만 분산된 사용자 연결 및 다양한 애플리케이션 요구 사항이라는 고유한 문제를 해결하려면 다른 구성 접근 방식이 필요합니다.
AI가 데이터 센터와 캠퍼스 네트워크 모두를 지속적으로 변화시키면서 NVIDIA의 스위칭 포트폴리오는 실용적인 배포 고려 사항과 최첨단 성능의 균형을 맞추는 확장 가능한 기반을 제공합니다. 회사는 엔드투엔드 최적화에 중점을 두고 자사 솔루션을 AI 기반 혁신을 수용하는 조직을 위한 중요한 인프라로 자리매김하고 있습니다.