AI 인프라 네트워킹 기술 전문 기업 Cornelis가 IAG Capital Partners가 주도한 투자 라운드에서 2억 500만 달러를 조달했다고 발표했다. 이 발표와 함께 Active Compute Fabric이라는 새로운 기술도 공개했으며, 이 기술은 그래픽 처리 장치(GPU)가 처리 작업을 수행하는 대신 데이터가 도착하기를 기다리는 시간을 줄이는 것을 목표로 한다.
데이터를 병렬로 처리하고 전송하는 네트워크
Cornelis는 자사의 기술이 칩이 정보를 처리하는 동시에 전송할 수 있도록 하는 네트워크 패브릭에 기반한다고 설명한다. 이 설계는 AI 인프라의 운영상 문제를 겨냥한다. 데이터가 처리 장치에 필요한 속도로 도착하지 않을 경우 GPU 사용 시간의 일부가 활용되지 않은 채 남을 수 있기 때문이다.
출처는 Active Compute Fabric이 어느 정도의 개선을 달성하는지에 관한 수치를 제시하지 않으며, 제품 구조나 수행된 테스트에 대한 추가적인 기술 세부사항도 언급하지 않는다. 따라서 현재 형태의 발표는 성능에 대한 정량적 제시라기보다 제품의 방향성을 보여주는 지표에 가깝다.
개방형 아키텍처에 대한 베팅
Cornelis는 고객이 자사의 네트워크 패브릭과 함께 다양한 GPU와 가속기를 사용할 수 있도록 하는 개방형 아키텍처를 채택해 Nvidia와 경쟁하고 있다. 이러한 접근 방식은 단일 공급업체에 연결된 통합 생태계에 의존하는 방식과 다르다. AI 워크로드가 처리, 메모리, 네트워크 간의 조정을 요구하는 시장에서는 중요한 지점이다.
출처는 Nvidia의 칩이 기술적으로 다른 네트워크와 함께 작동할 수 있지만, 회사의 자체 네트워킹 소프트웨어와 통합되도록 최적화되어 있어 Nvidia의 전체 패키지를 사용하는 것이 고객에게 더 쉽고 매력적이라고 설명한다. Cornelis는 바로 이 지점에서 인프라 구성 요소를 분리하고 특정 한 종류의 하드웨어를 강요하지 않는 네트워크 대안을 제공하는 데 승부를 걸고 있다.
실제로 무엇이 달라졌는가?
이번 발표는 투자 라운드에만 국한되지 않는다. Cornelis는 이미 자사 제품의 출하를 시작했으며, 동시에 올해 후반에 출시될 것으로 예상되는 차세대 제품을 개발하고 있다고 밝혔다. 이는 회사가 실제 사용 중인 제품을 보유하고 있음을 의미하지만, 출처는 고객명, 시장 또는 출하 규모를 특정하지 않는다.
Cornelis는 2020년 Intel에서 분사한 뒤 설립됐으며, AI 컴퓨팅 스택의 특정 부분을 겨냥해 Nvidia 생태계에 대한 의존도를 줄이려는 AI 인프라 기업들의 흐름에 속한다. 이 소식의 중요성은 자금 조달에만 있는 것이 아니다. 회사가 가속기 운영에서 발생하는 실질적인 병목 현상, 즉 데이터가 처리 장치에 제때 도착하는 문제를 해결하려 한다는 점에도 있다.
그러나 Cornelis가 시장의 균형을 바꿀 수 있을지는 발표에서 공개되지 않은 세부사항에 달려 있다. 여기에는 Nvidia의 네트워크와 비교한 실제 성능, 다양한 가속기 유형과의 기술 호환성, 그리고 고객이 단일 공급업체에서 제공받기를 선호하는 인프라 구성 요소를 교체하거나 분리할 의향이 있는지가 포함된다.