AI가 요구하는 네트워크 변화
AI 학습과 추론에서는 수많은 GPU가 동시에 데이터를 주고받습니다. 이 데이터를 처리하려면 데이터센터의 네트워크 대역폭과 전송 속도도 함께 커져야 합니다.
구리 연결은 저렴하고 다루기 쉽지만, 전송 속도와 거리가 늘어날수록 손실과 발열이 부담이 됩니다. 전력 소모와 발열을 줄이는 대안으로 광학 기술이 주목받는 배경입니다.
광학 부품을 칩 가까이 배치하는 방식
광학 부품을 GPU·CPU 등의 칩 가까이 배치하면 전기 신호가 이동하는 거리를 줄일 수 있습니다. 이러한 배치 방식은 다음과 같이 비교할 수 있습니다.
플러거블(Pluggable): 스위치 겉면에 부품을 꽂는 방식입니다. 교체가 쉽지만 칩과의 거리에 따른 전력 손실이 부담입니다.
NPO(Near-Packaged Optics): 칩과 광학 부품을 같은 기판 위에 가깝게 배치합니다. 효율을 높이면서 부품 교체도 고려하는 방식입니다.
CPO(Co-Packaged Optics): 칩과 광학 부품을 하나의 패키지로 통합합니다. 전력 소모를 줄이는 방향이지만 발열 관리와 유지보수가 과제로 남습니다.
레이저와 트랜시버의 역할
광통신의 부품을 이해할 때는 빛을 내보내는 광원과 신호를 변환하는 장치를 구분해서 볼 수 있습니다. 레이저 기술의 예로는 VCSEL, EML, CW 레이저가 있습니다.
트랜시버는 전기 신호를 빛으로, 빛을 다시 전기 신호로 바꾸는 역할을 합니다. 레이저, 수신기, 증폭기, 신호를 처리하는 DSP 등이 관련 구성 요소입니다.
데이터센터를 확장하는 세 가지 방식
데이터센터의 확장 방향에 따라서도 네트워크의 역할을 살펴볼 수 있습니다.
스케일 업(Scale Up): 개별 칩이나 장비의 성능을 높이는 방식입니다.
스케일 아웃(Scale Out): 여러 서버나 장비를 연결해 성능을 높이는 방식으로, 네트워킹이 중요해집니다.
스케일 어크로스(Scale Across): 서로 다른 지역의 데이터센터들을 연결하는 방식으로, 장거리 광통신이 중요해집니다.
광학 산업의 성장 조건 살펴보기
광학 산업의 지속적인 성장을 판단할 때는 다음 세 가지 질문을 함께 살펴볼 수 있습니다.
AI 인프라가 계속 건설되고 있습니까?
요구되는 대역폭이 계속 커지고 있습니까?
광학 기술이 더 많은 영역에 적용되고 있습니까?
기술적 기초와 성장 동력을 이해한 뒤에는 공급망을 살펴봐야 합니다. 어떤 기업이 어떤 부품을 만들고 수익을 내는지 연결해서 보는 것이 산업의 흐름을 이해하는 데 도움이 됩니다.