AI 인프라, 다음 격전지는 ‘광통신’

[산업일보]
인공지능(AI) 열풍이 시작된 지 4년 가깝게 지나면서 AI 산업의 병목이 GPU와 고대역폭메모리(HBM)와 같은 반도체를 확보하는 것을 넘어, 수많은 반도체를 원활하게 연결하는 ‘광통신’ 기술로 이동하고 있다는 진단이 나왔다.

삼일PwC경영연구원이 최근 발표한 ‘이제 병목은 연결이다, AI 시대 광통신과 국내 기업의 기회’보고서는 AI 데이터센터의 구조적 특징을 분석하고 광통신 기술의 필요성과 한국 기업이 바라봐야 할 방향을 살폈다.

보고서에 따르면, AI 데이터센터(AIDC)는 수천~수만개에 이르는 GPU 및 가속기가 하나의 병렬 시스템으로 구성돼 작동한다. 반도체는 AI의 연산을 담당하는 하드웨어로 AI의 성능과 확장성을 결정짓기에, AI 기업들은 고성능 AI 반도체 확보에 집중해 왔다.

그러나 연결해야 할 GPU 개수가 많아질수록 효율을 끌어올리는 과정에서 물리적 한계와 복잡한 문제가 파생된다. 아무리 뛰어난 반도체를 대량으로 확보하더라도 칩 사이를 오가는 데이터 전송 속도가 뒤따르지 못하거나 전력 소모가 극심해지면 전체 시스템의 효율은 떨어진다.

기존 구리 기반 전기 인터커넥트는 AIDC의 대역폭이 확장됨에 따라 전력 효율이 저하되고 있으며, 시스템 규모가 확장될수록 배선 길이가 증가하면서 신호 감쇠를 겪고 있다. 특히 심각한 발열 및 물리적 한계에 직면했다.

이에 해법으로 부상한 것이 광통신으로, 정보 이동 매체가 전자가 아닌 광자(Photon)라는 특징이 있다. 데이터는 전기 신호로 처리되지만 전송 구간에서는 빛의 형태로 변환돼 광섬유를 따라 이동한다.

광통신은 전송 거리 대비 전력 소모 증가폭이 전기 신호보다 완만하고, 하나의 광섬유로 다수의 데이터를 동시에 전송 가능해 대역폭 확장에 유리하다. 또 구리선보다 얇고 가벼우며, 발열이 적어 랙 밀도를 높이는 데도 무리가 없다.

AIDC에서는 단계별로 광통신 기술이 적용되고 있다. 랙 간 장거리 네트워킹을 담당하는 광트랜시버와 광섬유가 가장 빠르게 적용되고 있으며, 칩과 광학엔진을 동일한 패키지로 통합 설계하는 CPO(Co-Packaged Optics) 기술이 상용화 초기 단계에 들어섰다. 향후에는 칩의 입출력을 전기 대신 빛으로 처리하는 광 I/O(Optical Input/Output)가 도입될 전망이다.

엔비디아(NVIDIA)를 비롯한 주요 AI 인프라 기업들은 이미 CPO 스위치를 비롯한 광통신 제품들을 개발하고 있으며, 광학 기술 전문 기업에 대규모 투자와 장기구매계약 체결을 발표하며 광통신 전략을 공식화하고 있다.

국내 기업들은 일부 케이블·광트랜시버 분야에서 수주 성과를 올리고 있다. 대한광통신은 기초 소재인 광섬유부터 최종 제품은 광케이블까지 아우르는 수직계열화 체제를 완성하고 원가 경쟁력을 높이고 있다. 오이솔루션은 5월 개최된 ‘국제인공지능대전’에서 1.6T 광트랜시버 제품을 공개했으며, 빛과전자는 1.6T급 광트랜시버 개발 완료에 이어 3.2T급 차세대 광통신 제품 개발에 착수했다.

보고서는 ‘광트랜시버 및 일부 케이블 영역에서 국내 기업들의 활동이 확인되는 점은 고무적’이라고 짚으며 수요 확대에 대비해 생산 능력을 확대하고, 중장기 투자와 산업 생태계를 구축해야 한다고 제언했다.

또한 광통신 기술 발전으로 GPU와 메모리 간 데이터 이동 구조가 ‘집적 중심’에서 ‘유연한 분산 구조’로 전환될 가능성이 있다고 내다보며, ‘국내 반도체 업계가 메모리 용량과 대역폭 경쟁에서 벗어나 광통신 환경에 최적화된 메모리 활용 구조 및 아키텍처에 대한 선제적 R&D 및 전략 수립이 필요하다’고 강조했다.