Microsoft의 NSDI 2026: 대규모 네트워크 시스템의 발전

Microsoft는 NSDI 2026에서 대규모 네트워크 시스템을 겨냥한 논문 11편의 채택 소식을 전했다. 올해 성과는 데이터센터와 광역망, AI 시스템, 클라우드 인프라를 두루 아우르며, 처리량·안정성·효율을 함께 끌어올리는 데 초점을 맞췄다.

• LLM·AI 시스템에서는 DroidSpeak가 같은 아키텍처의 파인튜닝 모델들 사이에서 KV cache를 공유해 최대 4배 처리량과 더 빠른 응답을 냈고, 출력 품질 저하는 최소화했다. Eywa는 LLM으로 자연어 자료에서 프로토콜 모델을 자동 생성해 모델 기반 테스트를 가능하게 했으며, 33개 버그를 찾아냈다. 이 가운데 16개는 새로 발견된 문제였다. AVA는 이벤트 지식 그래프와 VLM 기반 agentic retrieval을 결합해 개방형·초장시간 영상 분석을 지원했고, AVA-100에서 10시간 이상 영상 8개와 120개의 수동 주석 Q&A를 바탕으로 75.8% 정확도를 기록했다.

• 인프라·메모리 분야의 Octopus는 스위치 없는 CXL memory pods로 비용을 낮추고 다중 랙 확장을 노렸다. 3서버 프로토타입에서 RPC는 in-rack RDMA보다 3.2배, CXL 스위치보다 2.4배 빨랐고, Pyrocumulus는 FPGA SmartNIC와 LM 프로토콜로 스토리지 최적화 VM의 라이브 마이그레이션을 저오버헤드로 구현했다. ForestColl는 이기종 네트워크 패브릭에서 브로드캐스트·집계 스케줄을 폴리노미얼 시간에 생성해 이론적 최적성과 확장성을 함께 확보했다.

• 운영·보안·효율에서는 HEDGE가 확률적 링크 용량을 반영해 광네트워크의 파장별 장애를 흡수하고, 링크 로컬·전역 복원력을 결합해 기존 시스템 수준의 처리량을 유지하면서 네트워크 교란을 줄였다. MetaEase는 소스 코드만으로 휴리스틱의 최악 성능을 분석해 실제 시스템의 성능 격차를 드러냈고, HarvestContainers는 애플리케이션이나 OS 수정 없이 tail latency를 스탠드얼론 대비 4% 이내로 유지하면서 유휴 CPU의 최대 75%를 활용했다. 커뮤니티 어워드 수상작 SONiC DASH SmartSwitch는 Azure에 대규모 배포돼 하드웨어 친화적 파이프라인, 통합 스위치 아키텍처, 오픈 개발 모델로 전력·공간 효율을 높였으며, KRAKENGUARD는 로드 시점 symbolic execution으로 eBPF 프로그램을 세밀하게 격리해 악성 동작을 막고 취약점도 찾아냈다.

Microsoft는 올해도 후원사로 참여했고, 연구진은 프로그램 위원회와 운영위원회에도 이름을 올렸다.