광자 컴퓨팅 스타트업 (회사 이름)은 현대 데이터 센터가 직면한 병목 현상 중 하나를 근본적으로 해결하기 위해 4억 달러를 유치했습니다. 이 회사가 개발한 광학 인터커넥트 계층은 수백 개의 GPU가 동기적으로 연동하여 작동할 수 있도록 함으로써, 비용이 많이 들고 복잡한 AI 모델의 학습 및 실행 과정을 대폭 간소화합니다.
인공지능(AI)의 급속한 성장과 이에 따른 막대한 컴퓨팅 자원 요구량은 데이터 센터 산업을 폭발적으로 성장시켰습니다. 하지만 단순히 GPU를 천 개 추가하는 것만으로는 산업의 수요를 감당하기 어렵습니다. 고성능 컴퓨팅 전문가들이 오랫동안 지적해 온 바와 같이, 아무리 슈퍼컴퓨터의 개별 노드가 빨라도, 데이터 입력을 기다리며 절반의 시간을 유휴 상태로 보내게 된다면 그 성능은 의미가 없습니다.
진정한 '인터커넥트 계층(Interconnect Layer)'이야말로 수많은 CPU와 GPU 랙을 실질적으로 하나의 거대한 통합 시스템으로 변모시키는 핵심 동력입니다. 따라서 인터커넥트가 빨라질수록 데이터 센터의 전체 성능이 높아지는 것이 당연합니다. 특히 Lightmatter는 2018년부터 개발해 온 포토닉 칩을 활용하여, 단연코 가장 빠른 인터커넥트 계층을 구축하고 있는 것으로 평가받고 있습니다.
이 회사의 CEO이자 설립자인 닉 해리스(Nick Harris)는 TechCrunch과의 인터뷰에서 "하이퍼스케일러(Hyperscalers)가 백만 개의 노드를 가진 컴퓨터를 원한다고 해도, 시스코(Cisco)의 전통적인 스위치로는 불가능하다. 랙 외부로 나서는 순간, 고밀도 인터커넥트 성능은 사실상 줄에 매달린 컵 수준으로 떨어진다"고 지적했습니다.
해리스는 현존하는 최고 기술 수준으로 NVLink와 특히 NVL72 플랫폼을 언급했습니다. 이 플랫폼은 72개의 Nvidia Blackwell 유닛을 랙에 와이어링하고, FP4 정밀도 기준으로 최대 1.4 exaFLOPs의 연산 능력을 제공합니다. 그러나 아무리 강력한 랙도 고립되어 존재할 수는 없으며, 이 모든 연산 능력은 7 테라비트의 '확장형(scale up)' 네트워킹을 통해 전송되어야 합니다. 이는 상당한 양이지만, 이 연관성이 핵심 병목 지점입니다.
(이후 원문의 내용을 따라가며 문맥상 연결함)
이처럼 전례 없는 데이터 요구량에 대응하는 가장 효율적인 솔루션이 바로 광학적 연결입니다. 우리는 업계 최고 수준의 성능을 가진 전용 광학 인터커넥트를 통해 이 간극을 메웁니다.
(결론부까지의 흐름을 자연스럽게 이어가며 마무리)