집오픈AI와 엔비디아, AI 훈련 네트워크 혁신을 위한 MRC 프로토콜 개발
OpenAI는 AMD, 브로드컴, 인텔, 마이크로소프트, 엔비디아 등 5개 업계 선도 기업과 협력하여 MRC(Multipath Reliable Connection) 프로토콜을 출시한다고 공식 발표했습니다. Open Compute Project(OCP)를 통해 공개된 이 오픈소스 프로토콜은 대규모 AI 훈련 과정에서 흔히 발생하는 네트워크 지연 및 장애 문제를 해결하기 위해 설계되었습니다.
"단일 장애 지점(Single Point of Failure)" 제거: 3계층 아키텍처에서 2계층 아키텍처로
기존의 AI 모델 훈련에서는 네트워크 혼잡이나 단일 링크의 사소한 장애가 도미노처럼 연쇄적으로 확산되어 수만 대의 GPU를 유휴 상태로 만들며 막대한 계산 자원을 낭비하게 했습니다.
시스템 복원력을 근본적으로 개선하기 위해 MRC 프로토콜은 멀티플레인 네트워크 설계를 도입했습니다. 이는 단일 800Gb/s 인터페이스를 여러 개의 더 작은 링크로 지능적으로 분할합니다. 이러한 구조적 최적화를 통해 시스템은 단 두 개의 스위치 계층만으로 최대 약 131,000개의 GPU로 구성된 대규모 클러스터를 지원할 수 있습니다. 기존의 2계층 또는 4계층 아키텍처와 비교할 때, 이러한 변화는 물리적 구성 요소의 수와 에너지 소비를 획기적으로 줄일 뿐만 아니라 구축 비용도 크게 절감합니다.
고급 트래픽 관리: 패킷 "스프레이링" 및 마이크로초 수준의 복구
아키텍처 단순화 외에도 MRC는 트래픽 분배에 대한 새로운 접근 방식을 도입합니다. 이는 기존의 단일 경로 전송 방식에서 벗어나 적응형 패킷 스프레이링 기술을 활용합니다. 이 방법은 작업 패킷을 분할하여 수백 개의 병렬 경로에 분배합니다. 패킷이 순서대로 도착하지 않더라도 수신자는 이를 정확하게 재조립할 수 있어, 코어 네트워크 내 국부적인 정체를 효과적으로 방지합니다.
네트워크 제어 측면에서 MRC는 복잡한 동적 라우팅 프로토콜(BGP 등) 을 SRv6 소스 라우팅 기술로 대체합니다. 이를 통해 발신자는 경로를 직접 지정할 수 있으며, 스위치는 단순한 정적 전달만 수행합니다. 이러한 설계는 네트워크 장애 복구 시간을 초 단위에서 마이크로초 단위로 대폭 단축하여, 링크 불안정 상황에서도 시스템이 거의 "완벽한 자가 치유"를 달성할 수 있게 합니다.
실제 환경 검증: 슈퍼컴퓨터 "안정화 장치"
MRC 프로토콜은 이미 NVIDIA의 GB200 슈퍼컴퓨터와 Oracle의 클라우드 인프라에 배포되었습니다. 테스트 데이터에 따르면, 활발한 훈련 시나리오 중에도 MRC는 갑작스러운 링크 지터나 스위치 재부팅과 같은 장애를 자동으로 우회하여 복잡한 훈련 작업이 중단 없이 계속되도록 보장합니다.
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