'KAI 아키텍처 출격' 키사이트, AI데이터센터 효율 다시 쓴다

차세대 AI 데이터 센터 솔루션 앞세워 시장 페인포인트 공략

2025년 4월 2일, 키사이트테크놀로지스 코리아(이하 키사이트)가 차세대 AI 인프라 솔루션 ‘KAI’ 출시를 기념해 기자간담회를 열었다.

행사에는 키사이트테크놀로지스 코리아 이선우 대표, 등 주요 관계자가 참석했으며, 급변하는 AI 산업 환경에서의 데이터 센터 최적화와 네트워크 문제 해결을 주제로 심도 있는 발표가 진행됐다. 오늘 진행된 발표에서 가장 주목을 받은 주제는 ‘KAI(KeySight AI)’를 중심으로 한 차세대 AI 데이터 센터 솔루션이었다.

이선우 대표는 키사이트가 지난 10년간 ‘제품 중심의 계측기 회사’에서 ‘소프트웨어 중심 솔루션 기업’으로 탈바꿈해 왔다고 강조했다. 그는 “AI 산업에서는 피지컬 레이어에서 애플리케이션 레이어까지 모든 계층을 아우르는 솔루션이 필요하다”며, “KAI는 이러한 흐름 속에서 필연적으로 등장한 플랫폼”이라고 말했다. 특히 '패스웨이브(PathWave)'라는 통합 플랫폼을 도입하며, 다양한 소프트웨어와 장비가 유기적으로 연동되는 환경을 구현해 냈다는 점이 강조됐다.

AI 기반 데이터 센터는 수많은 서버, GPU, 스위치, 케이블, 인터커넥트가 유기적으로 연결돼야 하는 만큼, 설계에서 운영까지 전 과정에 걸친 정밀한 테스트가 필수적이다. 특히 부품 단위의 검증을 넘어 전체 시스템 수준에서 워크로드 기반의 에뮬레이션이 이뤄져야 실제 성능을 신뢰할 수 있다. 키사이트의 KAI 아키텍처는 이러한 전 스택 테스트를 제공해 기업이 초기부터 안정적인 AI 인프라를 구축하고, 투자 수익률을 조기에 높이도록 돕는다.

이선우 대표는 AI의 폭발적인 확산과 함께 데이터 처리 속도와 전력 효율성, 네트워크 대역폭 문제 등이 핵심 이슈로 떠오르고 있다고 설명했다. 그는 “AI가 활용되는 서비스가 고도화하면서 트래픽 병목 현상과 연산 효율 저하 문제가 빈번해지고 있다”며, “특히 GPU 간 통신 대기 시간과 네트워크 간 접속 실패는 학습 성공률을 절반 이하로 떨어뜨릴 만큼 치명적”이라고 덧붙였다.

키사이트는 이를 해결하기 위한 방향으로 컴퓨트, 인터커넥트, 네트워크, 파워 등 네 가지 핵심 축을 중심으로 솔루션을 강화했다고 밝혔다. 이처럼 다양한 계층에서의 문제 해결과 최적화를 동시에 수행할 수 있다는 점에서 KAI는 기존 솔루션과의 차별성을 명확히 했다.

KAI 아키텍처는 AI 반도체 제조사, 장비 업체, 시스템 통합사들이 설계, 개발, 운영 각 단계에서 직면하는 복잡성을 줄여주는 것을 목표로 한다. 설계 단계에서는 최신 PCIe, DDR, CXL 규격을 만족하는 고속 디지털 설계를 검증하고, 개발 단계에서는 고속 케이블 및 인터커넥트 성능과 시스템 전체의 워크로드 성능을 시험할 수 있도록 지원한다. 운영 단계에서는 실제 운영 환경을 시뮬레이션함으로써 사전 문제 진단과 시스템 안정성을 높인다.

키사이트 네트워크 테스트 및 보안 솔루션 부문 램 페리아카루판(Ram Periakaruppan) 부사장 겸 총괄 매니저는 "AI 데이터 센터 확장을 위해서는 부품 수준 검증을 넘어선 접근이 필요하다. 특히, 상호운용성, 성능, 효율성은 전체 시스템 관점에서만 측정할 수 있다”며, “우리의 AI 솔루션은 트래픽 에뮬레이션, 부품 및 네트워크 규격 검증, 산업 표준에 대한 폭넓은 전문성을 통합해 데이터 센터 성능의 모든 측면을 에뮬레이션함으로써 AI 인프라가 진화하는 요구를 충족시킨다”고 언급했다.

기자간담회에서는 AI 데이터 센터 운영의 실질적인 문제와 이를 해결하는 키사이트의 접근법을 설명했다. 키사이트 측은 “요즘 GPU의 발열과 고장 이슈가 많이 다뤄지지만, 실제로 GPU의 퍼포먼스를 저해하는 가장 큰 원인은 네트워크 병목”이라고 지적했다. 실제 AI 학습에서 발생하는 학습 실패 요인의 절반가량이 네트워크 이슈에 기인한다는 분석도 제시했다.

GPU 간, 서버 간, 데이터 센터 간 통신이 원활하게 이뤄지지 않으면 고성능 연산 장비가 제 기능을 발휘하지 못하게 되고, 이는 곧 전체 AI 서비스의 품질 저하로 이어진다는 설명이다. 키사이트 측은 “최근 GPU 서버 1대에 8개의 GPU가 탑재되고, 이러한 서버들이 다시 랙을 구성하며, 랙이 네트워크로 연결되면서 전체 데이터 센터가 조립된다”며, “이 구조 안에서 발생하는 네트워크 스위치의 효율이 전체 성능의 핵심”이라고 밝혔다.

이를 테스트하고 시뮬레이션하기 위한 솔루션으로 등장한 것이 바로 ‘KAI 데이터 센터 빌더’다. 이 플랫폼은 실제 GPU나 서버 없이도 데이터 센터의 전체 네트워크 환경을 시뮬레이션하도록 설계됐다. 다양한 트래픽 시나리오를 반영해 스위치 간 데이터 흐름을 검증하고, 문제 발생 구간을 사전에 식별하도록 지원한다.

KAI 데이터 센터 빌더는 하드웨어와 소프트웨어 통합 솔루션으로 구성된다. 특히 컴퓨터, 인터커넥트, 네트워크, 전력 소비 네 가지 영역에서 각각 최적화한 테스트 도구를 제공한다. 예를 들어 PCIe 고속 통신 평가 솔루션, 광신호 측정을 위한 DCA-M 샘플링 오실로스코프, 그리고 인터커넥트 및 네트워크 성능 테스터(INPT-1600GE) 등이다.

이번에 함께 공개된 신제품도 주목할 만하다. INPT-1600GE 성능 테스터는 고속 이더넷 네트워크에서 인터커넥트 성능을 자동으로 검증하는 시스템이다. 데이터 중심 설계를 통해 테스트 효율을 높이고, 기존의 수동 중심 테스트 방식이 갖는 한계를 극복했다. 데이터 추적성과 리포트 자동화를 지원해 대규모 시스템 운영 환경에 적합하다.

DCA-M 샘플링 오실로스코프는 1.6T 광 인터커넥트 기반의 네트워크 환경을 위한 고감도 테스트 장비로, 최대 240Gbps/레인, 120 GBaud의 고속 광 신호 분석이 가능하다. R&D 및 제조 환경에서 모두 활용 가능한 수준의 정밀도와 자동화를 갖춰 차세대 AI 데이터 센터 구축에 필요한 핵심 측정 장비로 자리 잡을 전망이다.

헬로티 서재창 기자 |