GPUaaS 경쟁의 핵심은 GPU가 아닌 네트워크 연결 구조

AI 학습 성능은 GPU 연산 속도보다 데이터 교환 속도에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 대규모 클러스터에서 GPU 간 파라미터 동기화 과정인 AllReduce 통신이 반복되므로, 네트워크 병목이 전체 학습 시간을 지연시킵니다.

내부와 외부 연결의 역할

NVLink는 서버 내부에서 GPU끼리 데이터를 빠르게 주고받는 내부 고속도로 역할을 합니다. NVIDIA는 GB200 NVL72를 통해 72개 GPU를 하나의 NVLink 도메인으로 연결해 협업 효율을 극대화합니다.

서버 간 확장에는 InfiniBand, RoCE, 고속 Ethernet이 사용됩니다.

• InfiniBand: 낮은 지연과 대규모 통신 강점을 지닌 전용 고속 네트워크
• RoCE: 기존 Ethernet 인프라에서 RDMA를 활용해 고성능을 구현
• 고속 Ethernet: AI 전용 최적화가 강화된 선택지로 진화

경쟁력의 변화

GPUaaS는 단순 장비 임대가 아닌 워크로드 운영 기반 플랫폼으로 진화했습니다. 국내 사업자들도 GPU 수량 확보를 넘어, 내부 및 외부 네트워크를 정교하게 설계하고 전력, 냉각, 스토리지와 유기적으로 엮어내는 운영 완성도에서 차별화를 꾀하고 있습니다.