[IT 소식] 프로그래밍 가능한 멀티코어 CPU··· 데이터 처리 장치(DPU)가 뜬다

AI와 보안, 네트워킹 애플리케이션에 더 높은 시스템 성능이 필요해지면서 대기업 환경에서 데이터 처리 장치(Data Processing Unit, DPU)가 빠르게 확산하고 있다. 기존의 DPU 발전은 대부분 하이퍼스케일러를 대상으로 했지만 앞으로는 데이터센터와 엔터프라이즈 네트워크의 다른 부분에서 DPU 사용이 증가할 전망이다. DPU 기술과 네트워킹 스위치의 결합도 나타날 것으로 보이는데, AMD 펜산도(AMD Pensando)는 이 기술 조합을 “스마트스위치(smartswitch)”로 지칭한다.

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도움이 될 것이다. 향후 5년에 걸쳐 시장 누적 매출이 1,000억 달러를 넘어설 것으로 보인다"라고 말했다.

650 그룹은 또 다른 최근 보고서 역시, AI/ML이 엄청난 네트워크의 대역폭 성능을 요구하기 때문에 AI/ML이 향후 5년 동안 데이터센터 스위칭의 주요 성장 동력 중 하나가 될 것으로 예상했다. AI 대역폭이 증가하면서 AI/ML 및 가속 컴퓨팅에 연결되는 이더넷 스위칭 비중은 지금의 틈새 시장 수준에서 2027년에는 상당한 규모로 커진다는 것이다.

이 때문에 지안다니는 AI 네트워킹의 증가하는 요구사항을 충족하기 위해 이더넷 기술의 혁신이 지속적으로 이뤄질 것으로 전망한다. 특히 그는 AMD 페산도의 DPU 기술과 관련해 프로그래밍 기능을 가장 큰 장점으로 꼽았다. 이를 이용하면 기업이 자체 혼잡 관리 기능을 갖춘 AI 파이프라인을 맞춤 구축할 수 있기 때문이다.

울트라 이더넷 컨소시엄(UEC) 등이 이를 지원하는 것도 같은 맥락에서 볼 수 있다. AMD, 아리스타, 브로드컴, 시스코, 에비든, HPE, 인텔, 메타, 마이크로소프트는 최근 리눅스 재단이 주관하고 물리, 링크, 전송 및 소프트웨어 계층 이더넷 발전을 추진하는 그룹인 UEC를 발표했다. UEC는 AI에 필요한 수준의 규모와 속도를 처리하기 위해 현재의 이더넷 기술을 보완하는 데 중점을 둔다. 

지안다니는 “AMD 펜산도는 AI 네트워크와 그 네트워크 위에서 실행되는 애플리케이션을 제공하기 위한 필수적인 서비스를 수용할 역량을 갖췄다. 광범위한 파트너 생태계를 구축해 AI 네트워킹 비용을 낮추고 기업이 동종 최고의 네트워킹 기술을 자유롭게 선택할 수 있도록 할 것이다. 우리는 기업이 고도로 프로그래밍 가능한 방식으로 AI를 채택할 수 있도록 지원하려 한다”라고 말했다. 

엔비디아 엔터프라이즈 컴퓨팅 부문 부사장 마누비르 다스는 골드만삭스 커뮤나코피아 및 기술 컨퍼런스에서 향후 AI 시장을 전망하면서 전체 AI 시장이 칩 및 시스템 부문 3,000억 달러, 생성형 AI 소프트웨어 부문 1,500억 달러, 옴니버스 엔터프라이즈 소프트웨어 부문 1,500억 달러로 구성될 것으로 예상했다. 야후 파이낸스에 따르면 다스는 이러한 수치가 장기적인 성장을 반영한 것이라고 했지만 구체적인 기간까지 언급하지는 않았다. 현재 엔비디아는 AI와 AI의 GPU 기술을 통해 막대한 이익을 거두고 있다. 아직은 주로 하이퍼스케일러 네트워크에서 이뤄지고 있다. 실제로 엔비디아의 2분기 매출은 AI 성장에 힘입어 전년 동기 대비 101% 급증한 135억 1,000만 달러를 기록했다.
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