AI 학습과 추론을 가속화하기 위한 데이터센터 경쟁이 한창입니다.
그동안 GPU 성능이 AI 성능의 핵심으로 주목받았지만, 이제 새로운 병목이 스토리지(저장장치)에서 발생하고 있습니다. 모델이 대형화되고 데이터셋이 폭증하면서, 초고속 연산을 지원할 만큼의 저장·전송 인프라가 따라가지 못하는 것입니다. GPU의 병목을 해소한 뒤 맞닥뜨린 ‘다음 벽’은 바로 데이터 이동 속도입니다.
AI 인프라의 구조는 GPU, 메모리, 네트워크, 스토리지의 조합으로 이뤄집니다. 그런데 최근 고성능 GPU의 처리 속도가 수십 테라플롭스를 넘어서면서, 연산은 빠른데 데이터 공급이 따라가지 못하는 현상이 두드러집니다. 이는 마치 엔진은 고성능이지만 연료가 제때 공급되지 않아 속도를 내지 못하는 자동차와도 같습니다. 결과적으로 AI 데이터센터는 ‘연산력 과잉, 데이터 대기’라는 새로운 병목에 직면했습니다.
이 변화는 기업의 클라우드 투자 방향에도 영향을 줍니다. GPU 증설보다 데이터 파이프라인 최적화와 스토리지 계층 재설계가 핵심 과제가 되고 있습니다. 특히 초거대 모델 훈련에서는 데이터가 반복적으로 읽히는 특성상, HDD 기반 스토리지의 한계가 뚜렷하게 드러나고 있습니다. 이에 따라 NVMe SSD, CXL 메모리, 병렬 파일시스템(PFS) 등이 대안으로 부상하고 있습니다.
생활·업무 변화 요약
- 생활: AI 서비스가 대중화될수록, 클라우드 요금제에서 ‘저장공간’과 ‘데이터 전송 속도’ 항목의 중요성이 커지고 있습니다. 고용량 미디어를 다루는 개인·크리에이터는 데이터 업로드·다운로드 속도의 차이를 체감하게 됩니다.
- 업무: 기업 데이터센터 담당자와 클라우드 아키텍트는 이제 GPU보다 스토리지 아키텍처에 더 많은 예산을 배정하고 있습니다. 모델 훈련 시간 단축의 50% 이상이 스토리지 최적화에서 발생한다는 분석도 있습니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
- 스토리지(Storage): 데이터를 영구적으로 보관하는 장치로, HDD(하드디스크), SSD(솔리드스테이트드라이브) 등이 있습니다. 비유하면 ‘GPU가 두뇌라면 스토리지는 기억력’에 해당합니다.
- 병렬 파일시스템(PFS, Parallel File System): 여러 저장장치에 데이터를 나누어 저장하고 동시에 읽어 처리 속도를 높이는 기술입니다. 영화관에서 여러 사람이 동시에 다른 창구에서 티켓을 사는 것과 비슷합니다.
핵심 포인트
[1] GPU 이후의 새로운 병목 지점
GPU의 성능은 매년 두 배 가까이 향상되지만, 스토리지 입출력(I/O) 속도는 그만큼 따라가지 못하고 있습니다. 예를 들어 최신 GPU는 초당 수백 GB의 데이터를 처리할 수 있으나, 기존 NAS나 HDD 기반 스토리지는 초당 수십 GB에 불과합니다. AI 학습은 데이터 접근이 지연되면 전체 효율이 급격히 떨어집니다.
[2] HPC와 AI의 수렴
고성능컴퓨팅(HPC) 분야에서는 이미 데이터 병목을 해소하기 위한 솔루션이 활발히 적용되어 왔습니다. 최근 AI 데이터센터도 HPC의 기술을 도입해, NVMe over Fabrics(NVMe-oF)나 병렬 I/O 프레임워크를 채택하는 추세입니다. 이는 GPU 중심의 클러스터링에서 ‘데이터 중심 아키텍처’로의 전환을 의미합니다.
[3] 스토리지 혁신의 핵심 기술
- CXL(Compute Express Link): CPU, GPU, 메모리, 스토리지 간의 데이터 이동 속도를 획기적으로 줄이는 차세대 인터커넥트 기술입니다.
- NVMe SSD: 기존 SATA보다 5~6배 이상 빠른 전송 대역폭을 제공하며, AI 학습 데이터의 빠른 로딩에 유리합니다.
- 오브젝트 스토리지: 비정형 데이터를 대규모로 저장할 때 효율적이며, AI 모델의 데이터 증강과 백업에 활용됩니다.
[4] 비용과 에너지 측면의 부담
스토리지 병목은 단순히 속도 문제에 그치지 않습니다. 데이터 접근 지연으로 GPU가 대기하는 시간이 늘어나면, 에너지 효율이 떨어지고 운영비가 증가합니다. 데이터센터 운영비의 40% 이상이 I/O 병목으로 인한 비효율에서 비롯된다는 분석도 있습니다.
[5] 주요 기업의 대응 전략
- 엔비디아(NVIDIA): GPU-스토리지 간 직접 연결을 위한 GPUDirect Storage를 확장 중입니다.
- 삼성전자·SK하이닉스: CXL 기반 메모리 확장 제품을 상용화하며, 데이터 이동 효율을 높이고 있습니다.
- AWS·구글클라우드: 객체 스토리지와 AI 가속기 간 연동 성능을 높이는 전용 네트워크 구조를 도입했습니다.
[6] 앞으로의 전망
2025년 이후 AI 모델의 파라미터 수는 수십 조 단위를 넘어설 전망입니다. 이에 따라 ‘데이터 입출력 인프라’의 혁신이 없으면 GPU 확충만으로는 학습 시간을 줄일 수 없습니다. 데이터센터 설계의 패러다임은 ‘연산 중심’에서 ‘데이터 이동 중심’으로 이동하고 있습니다.
Mini Q&A
Q1. GPU보다 스토리지가 더 중요해진 이유는 무엇인가요?
GPU의 성능이 아무리 높아도 데이터를 빠르게 읽고 쓰지 못하면 성능이 제한됩니다.
Q2. HDD를 SSD로 바꾸면 해결되나요?
부분적으로는 개선되지만, 대규모 병렬 처리에는 파일시스템 구조 개선이 함께 필요합니다.
Q3. 클라우드 사용자는 어떤 영향을 받나요?
AI 모델 훈련 요금이 ‘GPU 사용량’뿐 아니라 ‘스토리지 I/O’ 단위로 세분화될 가능성이 있습니다.
Q4. 기업이 지금 준비해야 할 것은?
데이터 파이프라인 분석, I/O 모니터링, 캐시 계층 설계 등 스토리지 효율화 전략이 필수입니다.
“AI의 속도를 결정짓는 것은 이제 GPU가 아니라 데이터의 흐름입니다.”
결론
AI 데이터센터의 다음 과제는 GPU 확장이 아니라 데이터 이동 효율의 혁신입니다.
스토리지 병목을 해소하지 못하면, AI 서비스의 성능과 비용 모두 한계에 부딪히게 됩니다.
따라서 기업은 GPU·네트워크·스토리지의 균형적 설계로 ‘데이터 중심 인프라’로의 전환을 검토해야 할 시점입니다.
3분 정리
- GPU 다음 병목은 스토리지 입출력(I/O) 속도
- NVMe·CXL·PFS 기술이 병목 해소의 핵심
- GPU 대기 시간 증가 → 에너지 비효율
- 클라우드 사업자, 데이터 중심 아키텍처로 전환 중
- AI 성능 향상은 연산보다 데이터 이동 최적화가 좌우
출처
- AI Times — GPU 이어 스토리지가 AI 데이터센터 병목 현상 일으킬 것 (확인일 2025-10-26)
- NVIDIA, Samsung Electronics 기술 백서 (2025 년판)