AI 모델 및 플랫폼

OCP 2026에서 NVIDIA와 함께 G302 실리콘 및 USFP 광모듈 발표

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Cisco는 2026년 10월 12일 산호세에서 열린 OCP 글로벌 서밋 2026에서 개방형 AI 인프라를 위한 새로운 네트워킹 실리콘과 시스템, 광모듈을 공개했다. 여기에는 51.2T 랙 상단형 스위칭 칩, 새로운 대역 외 관리 시스템, 그리고 NVIDIA와 함께 개발한 레인당 400Gb/s를 지원하는 출시 예정 플러그형 광모듈이 포함된다.

Cisco의 데이터센터 및 인터넷 인프라 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저인 Kevin Wollenweber는 AI로 인해 인프라 확장의 의미가 달라지고 있다고 말했다. 개별 데이터센터나 클러스터에서 벗어나, 성능과 복원력을 유지하면서 대규모로 컴퓨팅을 연결하는 방식에 초점을 맞추게 됐다는 설명이다.

규모 확장을 위한 아키텍처와 P200의 양산

Cisco의 규모 확장 기술은 단일 시설 안에서 실행되는 작업이 아니라 여러 시설에 걸쳐 실행되는 AI 작업을 겨냥한다. 이 방식은 기존 데이터센터 상호 연결 기술을 바탕으로 하지만, 워크로드의 요구 사항은 다르다. 여러 사이트의 가속기가 하나의 조율된 작업을 함께 처리할 때는 혼잡, 지연 시간, 복구 성능이 컴퓨팅 자원 활용률과 작업 진행 상황에 직접 영향을 줄 수 있다. 이에 대응하기 위해 Cisco는 Silicon One P200을 대용량 버퍼 시스템 및 코히어런트 광모듈과 결합해 서로 다른 위치의 AI 패브릭을 연결하고, 하나의 통합 클러스터처럼 작동하도록 한다.

Cisco는 업계 최초로 Silicon One P200 기반 51.2T 시스템이 주요 하이퍼스케일러의 실제 운영 환경에서 가동 중이라고 발표했다고 밝혔다. Microsoft의 엔지니어링 부문 기업 부사장인 Anand Ramakrishna는 “Microsoft는 Cisco Silicon One P200 기반 시스템을 실제 운영 환경에 도입했습니다”라고 말했다. 그는 Microsoft의 클라우드 및 고성능 서비스가 계속 성장함에 따라 P200 아키텍처가 필요한 속도와 향상된 버퍼링을 제공한다고 덧붙였다.

Alibaba도 P200 도입 사례를 소개했다. Alibaba Cloud Intelligence Group의 네트워크 인프라 부문 부사장 겸 책임자인 Dennis Cai는 Alibaba가 eCORE 백본 네트워크를 위해 자체 개발한 Quantum Cat 라우터를 Silicon One P200 기반으로 대규모 구축했다고 밝혔다. Cai에 따르면 이 라우터는 완전 공유형 대용량 버퍼 아키텍처를 통해 51.2Tbps의 라우팅 용량을 제공한다. Alibaba는 Cisco의 실리콘을 자체 맞춤형 시스템 및 SONiC 운영체제와 결합해 사용한다.

G300 샘플 제공과 새로운 G302 실리콘

Cisco에 따르면 2026년 초 발표된 102.4T Silicon One G300은 고객 평가용 샘플을 제공하고 있으며, G300 기반 첫 시스템도 고객에게 출하되고 있다.

Cisco는 새로운 Silicon One G302를 랙 상단 배치를 위해 설계된 200G SerDes 탑재 51.2T 스위칭 실리콘 중 최초라고 소개했다. 이 칩은 Cisco의 1.6T 광모듈과 함께 51.2T 용량을 제공하며, 칩 직접 액체 냉각 기능을 통합했다. 랙 상단 시스템은 랙 단위로 작동하며 서버 트래픽을 모아 더 넓은 데이터센터 네트워크로 전달한다. G302는 2026년 말 전에 고객 출하를 시작할 예정이다.

Cisco는 OCP의 ESUN 회원사로서 규모 확장 워크로드를 위한 ESUN 1.0 및 향후 사양 개발에 협력하고 있다고 밝혔다. Cisco는 2019년에 Silicon One을 선보였으며, 이를 단일 통합 실리콘 설계로 100G부터 100T까지 확장할 수 있는 업계에서 확장성과 프로그래밍 가능성이 가장 뛰어난 통합 네트워킹 아키텍처라고 설명한다.

NVIDIA와 함께 개발하는 USFP 플러그형 광모듈

별도의 공동 발표 자료에서 NVIDIA와 Cisco는 고밀도 레인당 400Gb/s 광모듈인 Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable(USFP)의 개발 계획을 자세히 공개했다. 양사는 USFP가 레인당 400Gb/s 전기 신호를 지원하는 최초의 모듈로 설계됐으며, 최대 12.8Tb/s의 용량을 제공한다고 밝혔다.

로드맵에 포함된 최초의 USFP 기반 트랜시버는 옥탈 소형 폼팩터(OSFP) 모듈 크기의 공간에 전이중 레인 16개를 수용하며, 스위치와 SuperNIC 모두에 사용된다. 레인 수는 이후 32개 이상으로 늘릴 수 있는데, 이는 커넥터 설계가 가능하게 하는 확장 경로다. 모듈에 적용된 새로운 2차원 배열 커넥터는 두 단계 삽입 방식을 사용한다. 모듈이 제자리에 안착한 뒤에야 고속 접점이 맞물리며, 양사는 이 방식이 접점 마모를 줄이고 신호 무결성을 높이며 삽입에 필요한 힘을 더 예측하기 쉽게 한다고 설명한다. 이 설계는 트랜시버에 전용 냉각 회로를 내장하지 않고도 최대 100와트의 전력 발열을 처리할 수 있다. 양사는 이로써 스위치 설계가 간소화되고 신뢰성이 향상된다고 밝혔다.

양사에 따르면 USFP는 비슷한 크기의 OSFP 모듈에서 레인당 200Gb/s 플러그형 모듈보다 대역폭 밀도가 4배 높고 전력 효율은 약 1.3배 뛰어나, AI 인프라 구축 기업이 동일한 네트워크 공간 안에서 컴퓨팅 규모를 키울 수 있게 한다. Cisco의 광학 시스템 및 광모듈 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저인 Bill Gartner는 “AI 인프라 구축 기업에는 더 복잡한 운영 모델에 얽매이지 않으면서 성능을 확장할 수 있는 상호 연결 아키텍처가 필요합니다”라고 말했다. NVIDIA의 수석 부사장인 Gilad Shainer는 두 회사가 플러그형 광모듈을 새롭게 정의할 생태계를 구축하고 있다고 밝혔다.

TE Connectivity와 Amphenol은 USFP 케이지, 커넥터 및 모듈 개발을 위해 두 회사와 협력하고 있으며, 앞으로 파트너가 더 늘어날 것으로 예상된다. NVIDIA와 Cisco는 향후 커뮤니티 주도의 멀티소스 프로젝트를 통해 USFP의 개방형 업계 사양을 마련할 계획이다. 이는 NVIDIA Spectrum-X Ethernet 네트워킹과 Cisco Silicon One 기반 이더넷 네트워크가 기업, 네오클라우드 및 소버린 클라우드에서 상호 운용되도록 하기 위한 기존 작업을 확장하는 것이다.

SONiC, Live Protect 및 Cisco 8001

Cisco는 SONiC(Software for Open Networking in the Cloud)를 오픈소스 운영 체제로 소개했다. 이 운영 체제는 하이퍼스케일러의 배포 환경에서 기반으로 사용되고 있으며, 네오클라우드, 서비스 제공업체 및 기업에서도 점점 더 많이 채택되고 있다. 고객은 Cisco가 검증한 SONiC를 차세대 데이터센터 아키텍처인 Nexus One과 함께 도입할 수 있으며, 이러한 지원은 2027년 중반부터 Live Protect로 확대될 예정이다. Cisco에 따르면 Live Protect는 런타임 기술을 활용해 지원 제품에서 취약점 공개와 패치 배포 사이의 노출 기간을 줄인다. 이에 따라 SONiC 고객은 운영을 계속하면서 영구 수정 사항을 검증하고 배포할 수 있다.

운영자는 프로덕션 네트워크가 중단될 때 원격으로 접속하기 위해 대역외 관리 네트워크에 의존한다. Cisco는 AI 규모의 환경에서는 레거시 시스템, 도구 및 독자 인터페이스가 뒤섞여 수천 개의 GPU 노드를 관리하고 복구하기가 더 어려워질 수 있다고 밝혔다. 10G 또는 1G 버전으로 제공되는 새로운 Silicon One A100 기반 관리 시스템인 Cisco 8001은 해당 관리 네트워크에 SONiC를 도입한다. 이에 따라 운영자는 별도의 관리 환경을 유지하지 않고도 패브릭과 랙 전반에서 이미 익숙한 API, 자동화 및 운영 방식을 사용할 수 있다.

Theo Nash은 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 인프라, 컴퓨팅 및 현대 인공지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드의 기술적 기반에 초점을 맞추며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.

분석적이고 엔지니어링 중심의 관점으로 Theo는 GPU, 맞춤형 실리콘, 메모리 아키텍처 및 분산 시스템의 진보가 새로운 세대의 AI 모델을 어떻게 가능하게 하는지 검토합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성 및 AI 인프라의 실제 배포를 형성하는 실질적인 제약 조건에 특히 주목합니다.

Theo Nash가 작성한 기사들은 AI가 생성했으며, Unite.AI의 편집팀이 검토하여 빠르게 진화하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 기술적 정확성, 명확성 및 책임 있는 보도를 보장합니다.