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[GIGABYTE] AI 공장 혁신: CXL 메모리 풀링의 등장
작성자 : 관리자(khkim@goak.co.kr)  작성일 : 2025.08.12   조회수 : 350
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AI 공장을 분주한 고급 주방이라고 상상해 보세요. 각 셰프, 즉 컴퓨팅 구성 요소가 협력하여 정교하고 여러 코스로 구성된 요리(AI 워크로드)를 만들어냅니다. AI 모델이 더욱 복잡해짐에 따라, 예를 들어 4,050억 개의 매개변수를 가진 Meta의 Llama 3.1처럼 이 주방은 엄청난 양의 재료(데이터)를 효율적이고 빠르게 처리해야 합니다. 바로 이 지점에서 CXL(Compute Express Link) 메모리 풀링이 등장합니다. CXL 메모리 풀링은 모든 셰프가 원하는 대로 신선한 재료를 이용할 수 있는 공유 냉장고처럼 작동하며, 옆집 주방(다른 서버)의 셰프도 마찬가지입니다. 이 글에서는 CXL 메모리 풀링이 리소스 최적화, 데이터 이동 가속화, 지속 가능한 성장 지원을 통해 AI 인프라에 어떻게 혁신을 가져오는지 살펴봅니다. 기가바이트는 이 차세대 기술을 활용하여 더욱 스마트하고 효율적인 AI 서버를 구축하고 있습니다.
 
 
하드웨어 병목 현상: 메모리가 메뉴를 제한하는 경우
오늘날의 컴퓨팅 아키텍처에서는  CPU ,  GPU , 그리고 가속기가 미슐랭 스타급 팀을 이루며 각자의 분야에 특화되어 있습니다.  AMD(EPYC 9005)  와  Intel(Xeon 6) 의 프로세서와 AMD(Instinct MI300) ,  Intel(Gaudi 3) ,  NVIDIA(Blackwell B200) 의 가속기를  생각해 보세요 . 이들은 현대 데이터의 거장입니다. 하지만 재능만으로는 충분하지 않습니다. 셰프들이 서로 소통하고 재료를 빠르게 공유할 수 없다면, 아무리 날카로운 칼과 뜨거운 그릴이라도 음식을 만들어낼 수 없습니다.

NVIDIA NVLink와 AMD Infinity Fabric 같은 기술은 GPU 간의 고속 통신로 역할을 합니다. 하지만 주방 전체는 어떨까요? 바로 이 부분에서 CXL이 협업을 혁신적으로 가능하게 하는 솔루션으로 등장합니다.
 
AI 팩토리의 메모리 혁명: CXL 메모리 풀링의 등장
AI 시대의 고압 주방에서 메모리는 필수적인 저장고이며, 모든 요리를 완벽하게 만드는 비결은 재료(데이터)에 얼마나 효율적으로 접근하느냐에 달려 있습니다. 전통적으로 각 셰프(프로세서)는 각자의 미니 냉장고(로컬 메모리)에 의존했습니다. 재료를 공유해야 할 때는 수동으로 복사하여 전달해야 했기 때문에 시간과 대역폭이 낭비되었습니다. 이러한 사일로화된 모델은 특히 작업 부하가 변동하거나 일관성이 없을 때 비효율성을 초래했습니다.

CXL(Compute Express Link)은 이러한 레시피를 완전히 새롭게 정의합니다.  PCIe  물리 계층을 기반으로 구축된 CXL은 CPU, GPU, 가속기가 공유 메모리 풀에 접근할 수 있도록 하는 개방형 표준 상호 연결을 도입했습니다. 공유 메모리 풀은 필요한 모든 것을 갖춘 중앙 저장고입니다. 이러한 공유 설정을 통해 모든 프로세서와 가속기는 현재 작업 부하 요구에 따라 메모리 리소스에 즉시 액세스할 수 있습니다. 셰프가 자신의 미니 냉장고 용량보다 많은 재료를 필요로 하는 경우, 중앙 저장고의 리소스를 직접 사용할 수 있어 유휴 시간을 줄이고 기존 메모리 전달로 인한 지연 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
 

이것이 문제의 근원을 꿰뚫는 이유를 쉽게 알 수 있을 것입니다. 메모리를 유연하게 할당할 수 없으면 아무리 성능이 뛰어난 프로세서라도 유휴 상태로 남게 됩니다. 이것이 기존 아키텍처의 한계의 핵심입니다. 단편화되고 정적인 스토리지는 생성적 AI의 데이터 소모량을 따라잡을 수 없습니다. 피크 타임에는 이로 인해 병목 현상이 발생하여 일부 프로세서는 데이터를 기다리는 반면 다른 프로세서는 유휴 상태로 남아 궁극적으로 시스템 확장성과 성능에 한계를 초래합니다. CXL은 이러한 메모리 한계를 돌파하고 다음과 같은 특징을 통해 차세대 컴퓨팅의 모든 역량을 발휘합니다.

  • 공유 메모리 풀링:
    CXL은 분산된 메모리를 통합 풀로 통합합니다. 마치 요리사가 중앙 냉장고에 접근하는 것처럼 CPU, GPU, 가속기가 동일한 리소스 저장소에서 동적으로 데이터를 가져올 수 있습니다. 이를 통해 중복 데이터 전송을 제거할 뿐만 아니라 메모리 사용률을 최대 50%까지 향상시킬 수 있습니다. 이는 초당 테라바이트급 데이터를 소모하는 Llama 3.1 모델 학습과 같은 AI 애플리케이션에 이상적인 시나리오입니다. 이제 주방( 데이터 센터 )은 필요에 따라 메모리를 유연하게 할당하여 효율성을 보장하고 유휴 리소스를 최소화하며 더 저렴한 비용으로 더 원활하게 확장할 수 있습니다.

  • 고속 처리량 및 확장성:
    CXL 3.0은 최대 128GB/s의 양방향 대역폭을 제공합니다. 이는 마치 주방에서 재료를 빠르게 옮기는 넓은 컨베이어 벨트와 같습니다. 추론, 데이터베이스 워크로드 및 대규모 시뮬레이션에 최적화되어 있습니다. PCIe 6.2와 결합된 CXL 3.1과 같은 향후 버전은 더욱 계층화된 메모리 교환 및 P2P(피어 투 피어) 액세스를 지원하여 지연 시간을 줄이고 실시간 응답성을 향상시킵니다. 이는 특히 엣지에서 매우 중요합니다.

  • 에너지 효율 및 지속 가능성:
    CXL은 메모리를 중앙 집중화하여 과도한 프로비저닝을 줄이고 불필요한 중복을 제거합니다. 이는 냉장고 온도를 최적화하여 전기 낭비를 방지하는 것과 같습니다. 시뮬레이션 결과, 메모리 전력 소비를 20~30% 절감할 수 있는 것으로 나타났습니다. 최악의 경우를 대비하여 모든 CPU와 GPU에 과도한 부하가 걸리는 대신, CXL은 메모리를 공유하고 사용 중에만 동적으로 전원을 공급할 수 있도록 합니다. 이를 통해 에너지 낭비와 발열량을 줄일 뿐만 아니라 GPU 활용도를 최적화하고 AI 및  HPC  워크로드의 총소유비용(TCO)을 절감합니다. 이는 더욱 친환경적이고 지속 가능한 데이터 센터를 위한 한 걸음입니다.

  • 개방형 표준 및 상호 운용성:
    CXL은 범용 레시피북 역할을 하여 다양한 공급업체의 구성 요소를 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. 이러한 개방성은 혁신을 촉진하고, 더 광범위한 도입을 촉진하며, 데이터 센터 메모리 확장의 확장 한계를 제거합니다. CXL을 사용하면 수백 대의 장치가 동일한 공유 메모리 풀에 액세스하여 조화롭게 작동할 수 있습니다.

실제로 CXL 메모리 풀링은 병목 현상을 제거하는 데 그치지 않고 전반적인 생산성을 향상시킵니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델( LLM )을 학습할 때 GPU는 핵심 연산에 집중하고 CPU는 전처리를 지원합니다. 마치 헤드셰프와 수셰프가 동시에 작업하는 것처럼 말이죠. 클라우드 환경에서 CXL은 멀티테넌트 워크로드를 지원할 수 있는 확장 가능한 공유 메모리를 제공하여 마치 수십 건의 주문을 동시에 처리하는 분주한 주방처럼 병렬 처리를 간소화합니다.

연구에 따르면 메모리 풀링은 AI 개발 주기를 단축하여  자연어 처리(NLP)  및 이미지 생성과 같은 혁신 기술을 더 빨리 시장에 출시할 수 있도록 지원합니다. 기존의 메모리 병목 현상은 AI가 유용하고 시기적절한 결과를 제공하는 데 방해가 되는 요소였습니다. CXL은 이러한 제약을 해소하여 AI가 발전하는 데 필요한 민첩성을 제공합니다.

AI, 클라우드, HPC 워크로드가 발전함에 따라 CXL 메모리 풀링은 단순히 유용할 뿐만 아니라 필수적인 요소가 되고 있습니다. 이는 미래의 데이터 과제에 대비할 수 있는 유연하고 공유 가능하며 지속 가능한 메모리 아키텍처를 제공하여 데이터 센터가 더욱 스마트하게 작업하고, 더 빠르게 확장하고, 더 친환경적으로 운영될 수 있도록 지원합니다.
 
 
GIGABYTE의 올인원 CXL 접근 방식
GIGABYTE는 CXL을 중심으로 설계된 고성능 서버를 제공할 뿐만 아니라 하드웨어와 소프트웨어 통합을 아우르는 엔드투엔드 솔루션을 제공하고, AI 클러스터의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 메모리 아키텍처를 재정의합니다.
 
 
고효율 CXL 서버
기가바이트는 전반적인 시스템 성능과 확장성을 향상시키는 차세대 상호 연결 솔루션을 제공하는 다양한 CXL 지원 서버를 제공합니다. 모듈식 방식으로 구축된 이 시스템은 진화하는 AI 워크로드에 대한 손쉬운 업그레이드와 장기적인 적응성을 제공하도록 설계되었습니다.  R284-S91 ,  R283-Z98 ,  R263-Z39  와 같은  기가바이트 랙 서버는  CPU와 기타 구성 요소 간의 캐시 일관성 링크를 활용하여 메모리 활용도를 최적화하고 테라바이트급 메모리 확장을 지원합니다. 이러한 설계는 동일한 연산 장치에 설치된 DRAM의 지연 시간을 최소화하여 생성적 AI의 높은 처리량 요구에 이상적입니다. 실시간 추론 및 대규모 분석과 관련된 사용 사례에서  G494-SB4는  PCIe Gen5와 CXL을 결합하여 CPU-GPU 협업을 가속화하고 데이터 처리 효율성을 더욱 향상시킵니다.
 
하드웨어 그 이상 - 완벽한 소프트웨어 통합
기가바이트는 쿠버네티스, 하둡 및 기타 클러스터 오케스트레이션 프레임워크를 지원하는 관리 플랫폼 인 GPM(GIGABYTE POD Manager) 으로 하드웨어를 보완합니다  . 이러한 통합을 통해 MLOps 파이프라인과의 원활한 연동이 가능합니다. 기업은 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당하고, 워크로드를 지능적으로 스케줄링하며, 모델 학습부터 엣지 추론까지 운영을 간소화하여 AI 파이프라인 전반에서 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.
 
 
CXL을 탑재한 기가바이트 서버는 AI 학습, 클라우드 기반 데이터베이스 쿼리, 엣지 컴퓨팅 과 같은 AI 및 HPC 워크로드에 적합합니다  . 자연어 처리(NLP), 이미지 생성, 과학 시뮬레이션 등 대용량 메모리 풀이 필요한 엔터프라이즈급 컴퓨팅 시나리오에서 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 기가바이트의 통합 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션은 AI 구축을 더욱 민첩하고 비용 효율적으로 만들어줍니다.

 
 
AI 공장의 미래
CXL 메모리 풀링은 AI 인프라에 혁신을 일으켜 유연한 리소스 공유, 초고속 데이터 이동, 그리고 더욱 친환경적인 운영을 가능하게 합니다. 확장 가능하고 효율적이며 지속 가능한 AI 팩토리의 비결은 바로 CXL입니다.

GIGABYTE의 서버 아키텍처부터 오케스트레이션 플랫폼까지 엔드 투 엔드 지원을 통해 기업은 강력할 뿐만 아니라 미래의 과제에도 대비할 수 있는 차세대 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
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