데이터센터 - AI 데이터센터 - GPU 네트워킹 기초 Part-2

https://www.chipstrat.com/p/gpu-networking-basics-part-2

이 자료는 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 필수적인 GPU 네트워킹 인프라의 이중 구조와 데이터 흐름을 명쾌하게 설명합니다. 외부 데이터 로딩과 클러스터 관리를 담당하는 프런트엔드 네트워크(North-South traffic)와 GPU 간 고속 통신이 이루어지는 백엔드 네트워크(East-West traffic)를 구분하여, 학습 효율을 극대화하기 위한 물리적 분리의 중요성을 강조합니다. 특히 DeepSeek V3와 같은 모델에서 활용되는 데이터, 파이프라인, 전문가 병렬화 전략이 네트워크에 가하는 복합적인 부하를 분석하며, 이를 해결하기 위한 알고리즘과 하드웨어의 최적화 과정을 다룹니다. 결과적으로 이 텍스트는 복잡한 병렬 통신 패턴을 체계적으로 이해시키고, 현대 AI 학습에서 시스템 전체를 아우르는 통합적 설계(Systems thinking)가 왜 결정적인지 입증하는 데 목적이 있습니다.

 

클러스터 관리 소프트웨어  및 디버깅을 위해 원격으로 클러스터에 액세스하는 개발자와 같은 다른 많은 워크로드도 프런트엔드 네트워크를 통해 전송됩니다 .

 

GPU 간 통신 네트워크를  백엔드 네트워크

 

이더넷을 통한 GPU와 프런트엔드 네트워크의 장치 간 통신을  북-남 트래픽 이라고 합니다 .

 

백엔드 네트워크 내부의 트래픽은 동-서 트래픽 이라고 합니다.

 

모든 노드는 다른 모든 노드와 통신해야 합니다. 즉, 스위치를 통한 통신량이 상당히 많다는 뜻입니다.