이번 과제는 총사업비 약 67억원 규모로 정부 지원금은 55억원이다. 연구개발은 2028년 12월까지 진행된다. 아크릴은 연세대, 성균관대, 아주대 산학협력단과 공동 연구를 수행할 예정이다.
아크릴은 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 GPU 인프라 통합 플랫폼 ‘조나단 GPU베이스(JONATHAN GPUBASE)’와 결합해 클라우드서비스사업자(CSP), 관리형서비스사업자(MSP), 공공 AI 데이터센터, 의료 AI 인프라 등에 적용 가능한 국산 GPU 네트워크 솔루션으로 상용화한다는 계획이다.
현재 대규모 AI 데이터센터 네트워크는 엔비디아의 전용 네트워크 기술인 인피니밴드(InfiniBand)가 주도하고 있다. 하지만 전용 장비와 관리 소프트웨어 사용에 따른 비용 부담, 벤더 종속성 문제가 한계로 지적돼 왔다.
이에 글로벌 시장에서는 기존 이더넷 인프라를 활용하면서도 GPU 간 고속 통신을 지원하는 ‘RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet v2)’ 기반 개방형 네트워크가 대안으로 부상하고 있다.
아크릴은 이번 과제를 통해 멀티벤더 환경에서도 GPU 클러스터를 통합 관찰·관리·최적화할 수 있는 공통 제어 계층을 개발할 예정이다. 특히 엔비디아의 AI 네트워크 플랫폼 ‘스펙트럼-X(Spectrum-X)’ 수준 대비 90% 이상의 유효 대역폭 확보를 목표로 하고 있다.
회사는 이미 인피니밴드와 RoCEv2를 모두 지원하는 GPU베이스를 상용 운영 중이다. 이번 과제 결과물을 GPU베이스에 적용하고, 3차 연도에는 자체 데이터센터(IDC)에 구축한 RoCEv2 클러스터에서 대규모 실증도 진행할 계획이다.
아크릴은 그동안 RDMA 성능 격리 기술 ‘PeRF’를 국제 학술대회 ‘USENIX ATC 2024’에서 발표했으며, RDMA 다중경로 전송 기술 ‘UL-MPRDMA’를 국제 학술지 IEEE Access에 게재하는 등 관련 연구 성과를 축적해 왔다. 현재 RoCEv2 패브릭 및 RDMA 전송 최적화 분야에서 국내외 특허 22건을 보유하고 있다.
염익준 아크릴 최고기술책임자(CTO)는 “AI 인프라 경쟁의 핵심은 수만 개 GPU를 안정적으로 연결하는 네트워크 패브릭 기술”이라며 “이번 과제를 통해 인피니밴드 중심 구조의 비용과 공급망, 자산 활용 한계를 극복할 개방형 이더넷 기반 대안을 제시하고 국내 AI 인프라 생태계 자립 기반을 마련하겠다”고 말했다.
