지난 글에 이어 이번 글에서는 리소스의 활용도를 크게 개선할 수 있는 아키텍처인 ‘컴포저블 인프라(Composable Infrastructure)’ 구성에서 지연성 문제를 해결하고 지능형 패브릭을 구현하기 위한 도전과제에 대해 알아본다.

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☞ 바이러스 팬데믹이 견인한 데이터센터의 미래, ‘컴포저블 데이터센터’ ①

지연시간 문제
리소스가 분리되고 더 멀리 떨어지게 되면, CPU와 SSD 또는 CPU와 가속기 간의 네트워크 트래픽으로 인해 지연시간이 증가하고 대역폭은 감소하게 된다.

네트워크 트래픽을 줄이고, 리소스를 효율적으로 상호연결할 수 있는 방법이 없다면 이는 심각한 제약사항이 될 수 있다. FPGA는 이러한 지연시간 문제를 해결할 수 있는 3개 주요 역할을 수행하게 된다.

- FPGA는 각 작업부하에 따라 성능을 극대화할 수 있도록 커스터마이제이션이 가능한 적응형 가속기 역할을 수행한다.
- 데이터와 더 근접한 위치에서 컴퓨팅을 수행함으로써 지연시간을 줄이고, 필요한 대역폭을 최소화할 수 있다.
- FPGA의 적응 가능한 지능형 패브릭을 통해 과도한 지연 없이 리소스를 효율적으로 풀링할 수 있다.

적응형 가속
FPGA 기반 컴퓨팅 가속기의 첫 번째 중요한 이점은 최근 증가하고 있는 작업부하에 대한 성능을 향상시킬 수 있다는 점이다. 라이브 스트리밍 애플리케이션을 위한 비디오 트랜스코딩과 같은 적용사례에서 FPGA 솔루션은 일반적으로 x86 CPU 대비 성능이 30배 뛰어나 대안이 될 수 있다.

또 다른 예는 중요한 생명과학과 관련된 유전체 염기서열(Genomic Sequencing) 분석 분야다.

최근 자일링스(Xilinx)의 유전체학 분야의 고객사 중 하나는 FPGA 기반의 가속기가 CPU 보다 90배 빠른 성능을 제공하면서 의료 연구진이 전보다 훨씬 빠른 시간 안에 DNA 샘플을 테스트할 수 있다는 사실을 확인했다.

컴포저블 데이터센터에서 FPGA의 두 번째 중요한 이점은 고정 혹은 모션 데이터와 근접한 위치에서 적응형 컴퓨팅을 수행할 수 있다는 점이다. 스마트SSD(SmartSSD) 연산 스토리지 장치에 사용되는 자일링스 FPGA는 일반적으로 CPU에서 수행되는 고속 검색 및 파싱, 압축, 암호화와 같은 기능을 가속화하는 데 최적화됐다.

보다 복잡한 작업 수행할 수 있도록 CPU의 부담을 덜어주는 것은 물론, CPU와 SSD 간의 트래픽을 줄여 소요되는 대역폭 및 지연시간을 크게 줄일 수 있다.

FPGA는 새로운 알베오(Alveo) SN1000과 같은 SmartNIC에도 사용되고 있으며 와이어 스피드의 패킷처리와 압축·암호화 서비스를 통해 모션 데이터를 가속화하는 것은 물론 특정 데이터센터나 고객사의 스위칭 요구사항에도 능동적으로 수용할 수 있는 이점이 있다.

FPGA의 적응형 컴퓨팅 가속 성능과 짧은 지연시간의 연결 기능을 결합하면 컴포저블 데이터센터에서 한 단계 더 나아갈 수 있다.

지능형 패브릭으로 상호 연결된 가속기 클러스터에 컴퓨팅 집약적인 작업부하를 할당하면 온디맨드 방식으로 고성능 컴퓨터를 구현할 수 있다.

물론 최적의 가속 알고리즘을 사용하여 컴퓨팅 가속기와 SmartSSD, SmartNIC을 프로그램할 수 없다면 이 중 어느 것도 실현될 수 없다. 

이러한 작업을 위해 자일링스는 텐서플로우(TensorFlow) 및 FFMPEG과 같은 도메인별 특화된 업계 프레임워크를 활용한 포괄적인 소프트웨어(SW) 스택을 제공하며 바이티스(Vitis) 개발 플랫폼에서 실행할 수 있도록 지원하고 있다. 

레드피쉬(RedFish)와 같은 보다 상위 레벨의 프로비저닝 프레임워크를 통해 지능형 리소스를 할당할 수 있도록 지원도 확대하고 있다.

컴포저블 데이터센터의 가능성은 흥미로운 변화의 시작이다. 자일링스의 디바이스 및 가속기 카드는 이러한 새로운 효율적인 아키텍처의 핵심 빌딩 블록이다.

변화하는 작업부하에 적응할 수 있는 신속한 재구성 능력과 짧은 지연시간, 유연한 아키텍처를 통해 이러한 발전을 선도하고 관련 업계와의 협력도 강화하면서 생태계 확장에 기여할 것이다.

글 : 살릴 라제(Salil Raje) / 데이터센터그룹 수석부사장 / 자일링스