AI 모델이 커질수록 인프라 경쟁의 무게 중심이 개별 가속기 성능에서 ‘수백·수천 개 가속기를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐’로 옮겨가고 있다. 팹리스 반도체 기업 파네시아와 글로벌 기술기업 메타는 이런 흐름에 대응하는 CXL(Compute Express Link) 기반 차세대 AI 데이터센터 확장 구조를 담은 공동 리뷰 논문을 발표했다. 논문 제목은 ‘One-Chip-Like Datacenter Design Enabled by CXL-Based Scale-Up Fabrics’로, 2026년 8월 10일 국제학술지 네이처 리뷰 일렉트리컬 엔지니어링 3권 564~578쪽에 게재됐다.
랙을 넘어 데이터센터 전체를 하나의 컴퓨팅 시스템으로
두 회사가 제시한 구조는 CXL을 활용해 공유 주소 공간과 하드웨어 중심 일관성 관리 범위를 랙 외부까지 확장하는 방식이다. 칩 내부에서만 통용되던 실행 규칙을 물리적으로 분리된 데이터센터 자원까지 넓혀, 데이터센터 전체가 하나의 컴퓨팅 시스템처럼 동작하도록 하는 것이 핵심이다. 이를 위해 하이 팬아웃 논블로킹 스위치, 링크 가속 유닛(LAU), 패브릭 컨트롤러 등 전용 하드웨어를 제시했고, 트레이·포드·패브릭로 이어지는 계층 구조를 설계했다. 논문은 이 전용 하드웨어의 실리콘 검증 진행 상황도 함께 공개했다.
가속기 연결 규모와 지연 시간에서 큰 폭의 개선 수치 제시
참조 구성 기준으로, CPU 1개가 직접 관리할 수 있는 가속기 수는 기존 2개에서 16개로 8배 늘었다. 하나의 캐시 일관성 도메인에 연결되는 가속기 수는 최대 약 960개까지 확장할 수 있다는 분석 결과도 제시됐는데, 이는 엔비디아 GB200 NVL72의 72-GPU 랙 구성과 비교하면 약 13배 규모다. 랙 외부 데이터 접근 지연도 기존 마이크로초 단위에서 수백 나노초 단위로 줄어, 최대 10분의 1까지 개선될 수 있다는 설계상 분석이 담겼다. 다만 이 수치들은 참조 구성을 전제로 한 분석 결과로, 실제 상용 데이터센터의 운영 실적과는 구분해서 봐야 한다.
정명수 파네시아 대표이사는 “AI가 거대해질수록 개별 가속기의 성능만큼 수많은 가속기와 메모리를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐가 중요하다”며 “이번 연구는 CXL을 기반으로 데이터센터 전체를 하나의 컴퓨팅 시스템처럼 동작시키는 차세대 AI 인프라의 방향을 제시했다는 데 의미가 있다”고 말했다.
전기 신호의 한계, 광통신으로 넘어선다
논문은 전기 신호가 물리적으로 도달할 수 있는 거리의 한계를 넘어서기 위한 향후 확장 방향으로 CXL 신호를 광통신으로 전달하는 ‘CXL-오버-옵틱스(CXL-over-Optics)’ 방향도 함께 제시했다. AI 워크로드가 하나의 랙을 넘어 데이터센터 전 구간에 걸쳐 확장되는 흐름 속에서, 가속기 간 연결 구조를 설계하는 문제가 앞으로 AI 인프라 경쟁력을 가르는 요소로 자리잡을 것이라는 관측이 나온다.