네트워크2 AI DC 네트워크 구조의 기본 - Leaf Spine 구조에 대해 알아보자 AI DC 네트워크를 공부하면 우리가 알던 3계층(액세스–애그리게이션–코어)가 아닌 Leaf-Spine 구조만 나온다.Leaf Spine 이 무엇이고, AI DC 네트워크에서 왜 필요한지 정리해본다. 전통적인 네트워크옛날 데이터센터는 north-south(남북) 트래픽 중심이었다. 즉, 외부 사용자 → 서버 → 응답이라는 위아래 방향의 흐름이다. 전통적 3계층(액세스–애그리게이션–코어)은 바로 이걸 잘 처리하도록 설계되어 있었다.가상화가 본격화되면서, 그리고 MSA 아키텍처가 부상하면서 상황은 달라지기 시작했다.east-west(동서) 트래픽, 즉 서버 ↔ 서버 간 옆방향 통신이 폭증했다. 3계층 구조에서 서버 A가 서버 B와 통신하려면 트래픽이 액세스 → 애그리게이션 → (때로는 코어까지) → 다시 내.. 2026. 6. 27. RoCEv2 학습 개요AI 데이터센터 네트워크 기술에 대해 학습하고 있다. 그 중 새롭게 알게된 단어인 RoCEv2 기술에 대해 학습한 내용을 정리해보았다. 컴퓨팅 패러다임의 변화와 RDMA 기술의 부상 현대의 대규모 데이터센터는 인공지능 모델의 분산 학습, 고성능 컴퓨팅(HPC), 그리고 초저지연 스토리지 네트워크 환경으로 급격히 진화하고 있다. 수천 대의 GPU가 병렬로 연산을 수행하고 거대한 파라미터를 실시간으로 동기화하는 환경에서는, 네트워크 패브릭의 대역폭과 극단적인 저지연 성능이 전체 클러스터의 효율성을 결정짓는 핵심 병목이 된다. 전통적인 TCP/IP 스택은 CPU가 네트워크 패킷 처리를 전담하는 구조로, 통신 속도가 100Gbps를 넘어 400Gbps, 800Gbps로 진입하는 현대의 인프라에서 막대한 연산.. 2026. 6. 21. 이전 1 다음