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스파이런트 커뮤니케이션(Spirent Communications)은 이더넷(Ethernet)에서 AI(인공지능) 워크로드를 에뮬레이트할 수 있는 업계 최초의 고밀도 테스트 솔루션을 발표했다. 이더넷은 네트워킹 분야에서 선택받은 기술로서 클라우드 인프라의 중추이며, 실제 AI 트래픽 워크로드를 에뮬레이트하고 AI 데이터 센터 네트워크 및 상호 연결에 미치는 영향을 정확히 테스트하는 기능을 갖추는 것이 중요하다. 

스파이런트의 새로운 AI 트래픽 워크로드 테스트 솔루션은 ‘A1 400G‘ 플랫폼에서 실행되며, AI 환경을 위한 고밀도 400G xPU 워크로드를 애뮬레이션할 수 있는 최초의 하드웨어다. 이 솔루션으로 고객은 새로운 xPU 서버를 갖춘 실험실을 구축하지 않고도 기존 테스트 환경에서 이더넷 패브릭을 테스트할 수 있다. 스파이런트 플랫폼은 RoCEv2 프로토콜(네트워크를 통한 원격 직접 메모리 액세스를 허용하는 네트워크 프로토콜)을 활용하여 사용이 쉽고 구성이 간단하며 반복 가능하고 일관된 결과를 제공하여 AI 사용 사례의 테스트 복잡성을 줄여준다. 또한 AI 와 라우팅/스위칭 사용 사례를 동시에 테스트할 수 있는 진정한 다목적 플랫폼이다. 

스파이런트 커뮤니케이션의 에릭 업다이크(Eric Updyke) CEO는 "AI 는 스파이런트 비즈니스의 핵심이다. 챗GPT(ChatGPT), 사진편집 앱인 렌사(Lensa), 챗봇 서비스인 코파일럿(Copilot) 등의 애플리케이션이 통신 환경을 변화시키고, 하이퍼스케일 클라우드 공급업체가 기존 데이터 센터 프런트 엔드 초점에서 관리에 필요한 새로운 백엔드 인프라로 투자를 전환함에 따라 AI 애플리케이션 및 워크로드가 폭발적으로 증가하고 있고, 이러한 새로운 환경은 점점 기존 데이터 센터와는 별도로 구축되고 운영되며 AI의 특정 요구 사항에 대처하기 위해 물리적으로 매우 다르다"라고 말했다. 

전 세계의 통신 네트워크는 이더넷 기술에 의존하고 있으며 새로운 AI 환경의 이더넷 패브릭이 어떻게 작동하는지 테스트하는 것은 엄청난 도전 과제였다. AI 트레이닝(학습)은 드라마틱하게 증가한 워크로드 양, 지연 시간, 정체, 작업 완료 시간 (JCT)에 대한 높은 민감도가 높아지는 등 고유한 요구 사항까지 늘어나고 있다. 

에릭 업다이크(Eric Updyke) CEO는 "데이터 센터가 AI 서비스를 위해 아키텍처를 재구성함에 따라 테스트가 더욱  중요해지고 있다. 스파이런트는 고객들이 AI 워크로드의 엄격한 요구 사항을 충족하는 새로운 AI 솔루션을 시장에 신속하게 출시할 수 있도록 지원하는데 최선을 다하고 있다”라고 말하며, "스파이런트 팀은 실제 xPU 워크로드와 AI 트래픽 패턴을 쉽게 에뮬레이트할 수 있는 전용 테스트 솔루션을 개발하는 것을 최우선 과제로 두고 있다. 우리의 새로운 솔루션으로 엔지니어는 값비싼 xPU 서버로 구성된 완전히 새로운 랩을 구축하는 비용 없이 이더넷 패브릭을 테스트하고 이러한 실제 서버를 사용하여 AI 워크로드를 생성하는 테스트 사례를 구성할 수 있다"라고 말했다.