AI 대규모 모델 훈련, 고성능 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅의 급속한 발전에 따라, 기업들의 서버 GPU 연산 성능 및 스토리지 성능에 대한 수요가 폭발적으로 증가하는 추세를 보이고 있습니다. 그러나 기존 서버 아키텍처는 제한된 PCIe 슬롯, GPU와 SSD 배치의 균형 조정 어려움, 확장 솔루션의 유연성 부족 등 확장 능력 측면에서 많은 병목 현상을 겪고 있습니다. 이러한 문제들은 비즈니스 혁신을 심각하게 저해해 왔습니다. 본 논문에서는 이러한 업계의 고질적인 문제점을 심층적으로 분석하고, LR-LINK가 이를 어떻게 해결할 수 있는지 제시할 것입니다. LRSV9500-4I 유연한 X4/X8/X16 분기 모드를 통해 기업에 원스톱 확장 솔루션을 제공합니다.
I. PCIe 슬롯 리소스의 심각한 부족
1.1 현황
최신 서버 마더보드는 대개 4~8개의 PCIe 슬롯만 제공하며, 이 슬롯들은 네트워크 카드, GPU, NVMe SSD, RAID 카드 등 다양한 주변 장치의 요구 사항을 동시에 충족해야 합니다. AI 훈련 환경에서는 단일 서버에 4~8개의 GPU 그래픽 카드와 고속 스토리지 장치가 필요할 수 있어, PCIe 슬롯 수가 종종 가장 큰 제약 요인이 됩니다.
1.2 비즈니스에 미치는 영향
GPU와 SSD를 동시에 도입하기는 어렵고, 연산 성능과 저장 용량 사이에서 절충점을 찾아야 한다
기업들은 더 많은 서버를 구매해야 하므로 총 소유 비용(TCO)이 크게 증가하게 된다
캐비닛 공간이 금세 부족해져 데이터 센터의 자원 활용도가 낮아집니다
1.3 LRSV9500-4I 솔루션
Broadcom PEX89048 PCIe 스위치 칩을 기반으로 하는 LRSV9500-4I는 단일 PCIe GEN 5.0 x16 슬롯을 4개의 MCIO 8I 인터페이스로 확장합니다. X4 모드에서 NVMe SSD 8개를, X16 모드에서 고성능 GPU 그래픽 카드 2개를 연결할 수 있습니다. PCIe 슬롯은 단 하나만 차지하므로 확장 효율이 800% 향상됩니다.
AI 훈련 환경은 GPU와 고속 스토리지 모두에 대해 매우 높은 요구 사항을 갖습니다. GPU는 방대한 양의 데이터를 처리해야 하지만, 기존 SAS/SATA 스토리지는 대역폭과 IOPS 측면에서 이러한 수요를 충족시키지 못합니다. 하지만 마더보드의 PCIe 슬롯이 GPU로 채워지면, NVMe SSD 어레이를 구축할 수 있는 인터페이스가 부족해집니다.
· 대규모 모델 훈련 시, GPU의 연산 성능 활용률은 대개 최대 연산 성능보다 낮습니다. 예를 들어, 1,000개의 GPU로 구성된 클러스터에서는 활용률이 약 59%이고, 10,000개의 GPU로 구성된 클러스터에서는 약 55.2%입니다.
· 훈련 데이터 읽기가 병목 현상이 되어 모델 반복 주기가 길어지게 된다
X8 하이브리드 모드를 통해 LRSV9500-4I는 GPU와 NVMe SSD를 동시에 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 2×X8은 GPU 연결에 사용되고, 나머지 2×X8은 로컬 캐시로 2개의 NVMe SSD에 연결됩니다. 이를 통해 GPU는 고속 로컬 스토리지에서 직접 데이터를 읽을 수 있어 훈련 효율이 3~5배 향상됩니다.
PCIe 5.0 표준의 신호 전송 속도는 32GT/s에 달합니다. 이처럼 두 배로 빨라진 속도는 데이터 전송의 정확성과 효율성을 보장하기 위해 신호 무결성에 대해 매우 엄격한 요구 사항을 의미합니다. 장거리 전송 시 품질이 낮은 케이블이나 커넥터를 사용하면 신호 감쇠가 발생하고 비트 오류율이 증가하며, 심각한 경우에는 장비를 인식하지 못하거나 연결이 자주 끊어질 수 있습니다.
· GPU 훈련 과정에서 그래픽 카드가 분리되면 며칠 치의 계산 결과가 손실됩니다
· 저장 장치의 작동 속도가 PCIe 5.0에서 4.0, 심지어 3.0 수준으로 낮아집니다
· 시스템 불안정 및 블루 스크린 현상이 발생하여 업무 연속성에 차질을 빚고 있습니다
LRSV9500-4I는 고사양 PCB 설계, 고품질 커넥터 및 신호 최적화 기술을 적용하여 PCIe 5.0의 최대 속도에서 안정적인 작동을 보장합니다. PCIe 5.0 기술은 올바른 구성 하에서 최대 14,000MB/s의 순차 읽기 및 쓰기 속도와 최적의 성능을 제공합니다. MCIO 인터페이스는 안정적인 물리적 연결을 제공하며, 인증된 케이블을 사용하면 비트 오류율을 효과적으로 줄이고 24시간 365일 안정적인 작동을 보장할 수 있습니다.
다중 GPU 훈련 환경에서 GPU 간의 상호 연결 토폴로지는 훈련 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 기존의 솔루션은 CPU가 제공하는 PCIe 채널에 의존하며, 여러 그래픽 카드 간의 통신이 CPU를 거쳐야 하기 때문에 대역폭이 제한되고 지연 시간이 길어집니다.
· GPU 간 통신 대역폭이 부족하여 분산 학습의 효율성이 낮습니다
· 대규모 클러스터 확장에 어려움이 발생하고 있다
X16 모드에서 LRSV9500-4I는 GPU가 스위치를 통해 효율적인 P2P 통신을 수행할 수 있도록 하여, 다중 카드 훈련의 효율성을 효과적으로 향상시킵니다.
호스트 간 클러스터의 경우, RoCE v2(RDMA over Converged Ethernet)를 지원하는 네트워크 카드를 활용하면 GPU가 CPU를 거치지 않고 네트워크 어댑터를 통해 원격 GPU의 비디오 메모리에 직접 데이터를 기록할 수 있습니다. 여러 대의 서버가 직접 상호 연결되어 메모리 공유와 고속 데이터 교환이 이루어집니다.
서버 GPU 및 스토리지 확장의 고질적인 문제는 본질적으로 제한된 자원과 무한한 수요 사이의 모순에 있습니다. LRSV9500-4I는 PCIe 스위치 기술과 유연한 X4/X8/X16 분기 모드를 통해 기업에 효율적인 솔루션 경로를 제공합니다. AI 훈련, 고성능 컴퓨팅, 빅데이터 분석 또는 영상 제작 등 어떤 용도이든, LRSV9500-4I 탁월한 확장성과 투자 보호 효과를 제공할 수 있습니다.
PCIe 5.0 분야의 LR-LINK 주력 제품인 LRSV9500-4I는 Broadcom PEX89048 칩의 뛰어난 성능과 완벽한 생태계 지원을 바탕으로, AI 서버 및 데이터 센터 구축을 위한 최적의 확장 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. LRSV9500-4I를 선택한다는 것은 유연하고 효율적이며 미래 지향적인 확장 아키텍처를 선택하는 것을 의미합니다.
2026-04-23