AI 인프라와 애플리케이션의 통합 및 확장에 필요한 구성요소, 장비, 기기 시장은 향후 몇 년간 15~35%의 두 자릿수 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 주파수 제어 및 타이밍 구성요소 측면에서 AI의 성장은 쿼츠 기반 및 비쿼츠 기반 시장 모두에 직접적인 영향을 미칠 것으로 보인다.

시장조사 및 컨설팅 전문업체인 데달루스 컨설팅(Dedalus Consulting)은 최근 발표한 ‘주파수 제어 부품’ 보고서에서, 주파수 제어 및 타이밍 구성요소 시장은 2024년 전 세계적으로 120억 달러를 초과할 것이며, 계속해서 AI 구현에 필수적인 역할을 할 것이라고 전망했다.

데달루스 컨설팅에 따르면, 주파수 제어 및 정밀 타이밍 산업에서 AI의 영향은 지대하다. 하드웨어 시장을 재편하고 인상적인 성장을 주도하고 있다. AI 기반 솔루션에 대한 수요가 급증함에 따라 이러한 혁신을 지원하기 위한 전문 하드웨어의 필요성도 증가하고 있다.

AI에서 하드웨어의 중요한 역할

AI의 급속한 발전은 복잡한 연산 작업을 효율적으로 처리하도록 맞춤 설계된 정교한 하드웨어 시스템에 의해 추진되고 있다. 고성능 서버, 스토리지 솔루션, 네트워킹 장비, 통신 인프라, 전원 공급 및 관리 시스템, 백업 및 이중화 시스템이 AI 인프라의 중추를 형성한다. 이러한 하드웨어 구성요소들은 각각 AI 기반 애플리케이션과 프로세스를 가능하게 하는 데 중요한 역할을 한다.

① 하드웨어 시스템에 주파수 제어 통합, 네트워킹 장비, 원활한 연결성 실현

AI는 다양한 네트워크 시나리오를 시뮬레이션하고 효율적인 구성을 식별함으로써 네트워킹 장비 설계를 최적화할 것으로 예상된다. 이 최적화 과정은 네트워크 트래픽 라우팅, 대역폭 관리, 보안을 향상시켜 더욱 강력하고 신뢰할 수 있는 네트워킹 하드웨어 개발로 이어질 것이다. AI 기반 네트워킹 장비는 데이터 처리량을 향상하고 지연 시간을 감소하며, 이는 고속과 안정적인 연결성을 요구하는 5G 네트워크와 IoT 기기와 같은 애플리케이션에 필수적이다.

멜라녹스, 인텔, 시스코와 같은 업계 선두 기업들이 생산하는 AI 애플리케이션용 네트워킹 장비의 예는 다음과 같다.

-인피니밴드(InfiniBand)는 AI 클러스터와 슈퍼컴퓨터에서 널리 사용되는 고속, 저지연 상호 연결 기술이다. 이 스위치들은 초저지연과 높은 대역폭을 제공하여 노드 간 빠른 데이터 전송이 필요한 AI 워크로드에 적합하다.

이더넷 스위치는 데이터 센터와 클라우드 환경에서 서버와 스토리지 시스템을 상호 연결하는 데 사용되는 기본적인 네트워킹 장치이다. GPU 서버, 스토리지 어레이, 컴퓨팅 클러스터와 같은 AI 인프라 구성 요소에 연결성을 제공한다. 인피니밴드만큼 저지연은 아니지만, 이더넷 스위치는 확장성과 기존 네트워크 인프라와의 호환성을 제공한다.

-GPUDirect RDMA(Remote Direct Memory Access) 지원 스위치는 클러스터의 GPU가 CPU 개입 없이 원격 GPU의 메모리에 직접 접근할 수 있게 하여 지연 시간을 줄이고 데이터 전송 속도를 향상시킨다. GPUDirect RDMA를 지원하는 스위치는 GPU 노드 간 효율적인 통신을 가능하게 하여 딥러닝 훈련 및 추론과 같은 AI 애플리케이션의 성능을 향상시킨다.

네트워킹 장비, 특히 라우터, 스위치, 네트워크 인터페이스 카드(NIC)는 주파수 제어 구성요소를 사용해 데이터 전송 및 수신을 동기화한다. 예를 들어, 위상 고정 루프(PLL) 회로와 전압 제어 발진기(VCO)는 정밀한 클록 신호를 보장하여 전송 오류와 지연 시간을 최소화한다.

② 네트워킹 장비의 주파수 제어 및 타이밍 구성요소

정확한 데이터 전송, 동기화, 기기 간 조정을 보장하기 위해 네트워킹 장비에서 매우 중요하다. 이러한 구성요소들은 신호의 안정적인 주파수를 유지하고 정확한 타이밍을 보장하며, 이는 효율적인 통신과 데이터 처리에 필수적이다.

네트워킹 장비에서 사용되는 필수적인 구성요소 중 하나는 발진기이다. 온도 보상 수정 발진기(TCXO)와 전압 제어 수정 발진기(VCXO)를 포함한 수정 발진기는 높은 주파수 안정성과 낮은 위상 잡음을 제공하여 정확한 데이터 전송과 타이밍 정밀도를 보장한다. MEMS 발진기는 기존 수정 발진기에 비해 더 작고, 전력 소모가 적으며, 충격에 강하다는 장점이 있어 소형의 견고한 AI 네트워킹 장치에 적합하다.

또 다른 중요한 구성요소는 PLL(phase-locked loop)이다. PLL은 정확한 주파수와 위상 관계를 가진 클록 신호를 생성하는 데 사용되며, 이는 네트워킹 장비의 고급 변조 기술과 신호 처리에 필요하다. PLL은 네트워크의 다른 부분들 간의 동기화를 유지하여 원활한 데이터 전송과 수신을 가능하게 한다.

예를 들어, 마이크로초 단위의 시간 차이가 큰 영향을 미칠 수 있는 고주파 거래(HFT) 네트워크에서는 이러한 구성요소들이 제공하는 정밀한 타이밍이 최소한의 지연으로 거래를 실행하는 데 필수적이다. 디지털 PLL은 AI 네트워킹 장비에서 고급 위상 및 주파수 제어 기능을 제공하여 외부 타이밍 기준과의 정밀한 동기화와 적응형 주파수 조정을 가능하게 한다. 이 장치들은 빠른 잠금 메커니즘과 동적 주파수 튜닝을 지원하여 고속 데이터 네트워크에서 신호 안정성을 최적화하고 동기화 지연을 줄인다.

실시간 클록(RTC)은 AI 네트워킹 장비에서 정확한 시간 관리 기능을 제공하며, 전원이 꺼진 기간 동안에도 현재 날짜와 시간을 유지한다. 이 장치들은 데이터 패킷에 타임스탬프를 찍고, 네트워크 작업을 예약하며, AI 애플리케이션에서 분산 시스템을 동기화하는 데 사용된다. RTC는 네트워크 노드 전반에 걸쳐 일관된 타이밍을 보장하고 정확한 이벤트 로깅과 데이터 동기화를 지원하여 효율적인 네트워크 관리와 운영에 필수적이다.

IoT 기기의 확산, 데이터 트래픽 증가, 클라우드 컴퓨팅 및 AI 애플리케이션의 채택과 같은 추세로 인해 네트워킹 장비에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 주파수 제어 구성요소 시장도 확대되고 있다.

예를 들어, 데이터 센터의 증가하는 데이터 트래픽을 지원하기 위한 고속 스위치와 라우터 수요의 증가를 고려해보자. 이러한 장치들은 동기화를 유지하고 패킷 손실을 최소화하기 위해 매우 정확한 발진기와 PLL이 필요하다. 마찬가지로, 5G 네트워크와 에지 컴퓨팅 인프라의 배치는 분산된 네트워크 노드 전반에 걸쳐 신호를 동기화하기 위한 정밀한 타이밍 구성요소가 필요하다.

인피니밴드 스위치와 GPUDirect RDMA 지원 스위치와 같은 AI 애플리케이션에 맞춤화된 네트워킹 장비는 AI 워크로드 가속화에 중요한 저지연, 고대역폭, 효율적인 데이터 전송 능력을 제공한다. 기존 스토리지 솔루션에 비해 비용이 더 높을 수 있지만, 이러한 성능은 특히 고성능 컴퓨팅 환경과 데이터 센터의 AI 인프라 배치에서 필수적이다.