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스파이런트의 새로운 AI 트래픽 워크로드 테스트 솔루션은 ‘A1 400G’ 플랫폼에서 실행된다. AI 환경을 위한 고밀도 400G xPU 워크로드를 애뮬레이션할 수 있는 하드웨어다. 해당 솔루션으로 고객은 새로운 xPU 서버를 갖춘 실험실을 구축하지 않고도 기존 테스트 환경에서 이더넷 패브릭을 테스트할 수 있다.
스파이런트 플랫폼은 RoCEv2 프로토콜(네트워크를 통한 원격 직접 메모리 액세스를 허용하는 네트워크 프로토콜)을 활용해 사용이 쉽고 간단하게 구성할 수 있으며, 반복 가능하고 일관된 결과를 제공해 AI 사용례 테스트 복잡성을 줄여준다. 또한 AI와 라우팅/스위칭 사용 사례를 동시에 테스트할 수 있는 다목적 플랫폼이라고 업체 측은 말했다.
스파이런트 커뮤니케이션 CEO 에릭 업다이크는 “AI는 스파이런트 비즈니스의 핵심으로 챗GPT, 사진 편집 앱인 렌사(Lensa), 챗봇 서비스인 코파일럿 등의 애플리케이션이 통신 환경을 변화시킨다”라며, “하이퍼스케일 클라우드 공급업체가 기존 데이터센터 프런트 엔드 초점에서 관리에 필요한 새로운 백엔드 인프라로 투자를 전환함에 따라 AI 애플리케이션 및 워크로드가 폭발적으로 증가하고 있고, 이런 새로운 환경은 점점 기존 데이터센터와는 별도로 구축되고 운영되며 AI의 특정 요구 사항에 대처하기 위해 물리적으로 매우 다르다”라고 말했다.
전 세계의 통신 네트워크는 이더넷 기술에 의존하고 있으며 새로운 AI 환경의 이더넷 패브릭이 어떻게 작동하는지 테스트하는 것은 엄청난 도전 과제였다. AI 학습은 드라마틱하게 증가한 워크로드 양, 지연 시간, 정체, 작업 완료 시간(JCT)에 대한 민감도도 높다.
업다이크는 “스파이런트는 실제 xPU 워크로드와 AI 트래픽 패턴을 쉽게 에뮬레이트할 수 있는 전용 테스트 솔루션을 개발하는 것을 최우선 과제로 두고 있다”라며, “새로운 솔루션으로 엔지니어는 값비싼 xPU 서버로 구성된 완전히 새로운 랩을 구축하는 비용 없이 이더넷 패브릭을 테스트하고 실제 서버를 사용하여 AI 워크로드를 생성하는 테스트 사례를 구성할 수 있다”라고 덧붙였다.
editor@itworld.co.kr
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