엔비디아 검증 엔지니어, AI 하드웨어 대규모 안정성 확보 과정 공개

엔비디아의 검증 엔지니어 Sakeena Fiza는 AI 시대의 핵심인 데이터센터 시스템이 대량 생산 전에 안정성을 확보하는 과정을 '탐정 이야기'에 비유하며 상세히 설명했다. 그녀의 주된 목표는 고객이 문제를 발견하기 전에 모든 결함을 사전에 포착하는 것이다.

시스템 브링업과 초기 검증

새로운 시스템에 전원이 공급되는 순간부터 검증이 시작된다. NVIDIA Rubin GPU가 시스템 레벨에서 처음으로 인식되었을 때, 팀원들은 전 세계 최초의 순간을 함께 축하했다. 이 과정은 펌웨어, 하드웨어, 소프트웨어, 기계 설계 등 여러 분야 전문가들이 협력하는 복잡한 절차다.

대규모 시스템의 복잡성과 도전

검증 대상은 단일 보드부터 랙, 클러스터, 최종 고객의 AI 팩토리까지 확장된다. 하나의 랙에는 약 50만 개의 부품이 포함될 수 있으며, 이 부품들은 고온, 전력 무결성, 고속 신호 등 극한의 조건에서도 하나의 시스템처럼 작동해야 한다. Fiza는 AI가 구동되는 하드웨어의 복잡성을 일반인이 이해하기를 바랐다.

문제 해결 방식

실패 원인은 나사 하나를 너무 조이거나 먼지 수준과 같은 미세한 부분부터 대규모 신호 문제까지 다양하다. 검증 엔지니어는 로그를 분석하고 조건을 변경하며 신호를 프로빙하는 등 체계적인 방법으로 원인을 좁혀나간다. 이 작업은 기계, 전기, 펌웨어 엔지니어링 지식이 모두 필요한 융합적 접근을 요구한다.