집지공시와 칭화대학교가 ‘ZCube’ 네트워킹 아키텍처를 공개하며, 대규모 모델 추론 처리량을 15% 향상시키는 동시에 네트워크 비용을 3분의 1로 절감했다
대규모 모델 추론은 AI 인프라를 재편하고 있으며, 이제 네트워크 아키텍처의 혁신이 하드웨어의 잠재력을 최대한 끌어내는 핵심 요소로 부상하고 있습니다. 2025년 9월, Zhipu, Yuchen Network, 칭화대학교는 네트워킹 분야의 선도적인 학술대회인 ACM SIGCOMM 2025에서 ZCube 네트워크 아키텍처에 대한 연구 결과를 발표했습니다.
2026년 5월 21일, Zhipu는 GLM-5.1 코딩 생산 환경에 ZCube 아키텍처를 성공적으로 배포하여 상당한 성능 향상을 달성했다고 발표했다. GPU 하드웨어, 소프트웨어 스택 및 애플리케이션을 변경하지 않은 상태에서 수행된 벤치마크 테스트 결과, ZCube는 스위치 및 광 모듈에 대한 자본 지출을 33% 절감하고, 평균 GPU 추론 처리량을 15% 증가시키며, 첫 토큰 지연 시간(TTFT P99)을 40.6% 단축한 것으로 나타났습니다. 이러한 시스템 수준의 획기적인 발전은 높은 경제성과 고성능 사이의 균형을 이루어 냈습니다.
현재, 장문 맥락 추론과 프리필-디코딩(PD) 분리 배포가 업계 표준이 됨에 따라, KV 캐시의 노드 간 전송은 상당한 비대칭성을 보입니다. 다층 스위치 스태킹에 의존하는 기존의 ROFT(Rail-Optimized Fat-Tree) 아키텍처는 정적 토폴로지의 제약을 받아 국부적 핫스팟과 PFC 역압이 발생하기 쉽습니다. 이로 인해 총 대역폭은 충분하지만 국부적 정체가 빈번하게 발생하는 구조적 병목 현상이 발생합니다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 ZCube 아키텍처는 기존 Clos 설계의 계층적 스태킹 방식에서 벗어나, 스파인(Spine) 계층 스위치를 제거하고 대신 이분 그래프 상호 연결 구조에서 두 그룹의 완전 평면 스위치를 사용하며, 듀얼 포트 NIC의 단일/다중 트랙 하이브리드 액세스 메커니즘을 결합합니다. ZCube는 독창적인 라우팅 전략을 통해 모든 GPU 쌍에 대해 전용 최적 경로를 보장함으로써, 구조적 수준에서 완벽한 트래픽 부하 분산을 달성하고 수만 개, 심지어 수십만 개에 달하는 GPU로의 초대규모 확장을 지원합니다.
생산 환경 전환 과정에서 Yuchen Network 팀은 자동화된 제어 및 검증 도구를 활용하여 케이블링 및 경로 전략 재구축이라는 과제를 성공적으로 해결함으로써, 클러스터의 신속하고 안정적인 업그레이드를 보장했습니다. 현재 1,000장 규모의 클러스터는 2주 이상 안정적으로 가동되고 있습니다. ZCube의 성공적인 구축은 지능형 컴퓨팅 인프라가 일반적인 상호 연결에서 모델 트래픽에 기반한 시스템 협업으로 전환되었음을 의미합니다. 향후 네트워크 토폴로지, 통신 라이브러리 및 스케줄링 전략의 심층적인 통합은 토큰 생산 효율을 더욱 향상시키고 전반적인 MaaS 비용을 절감하는 핵심 동력이 될 것입니다.
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