CES 2026에서 공개된 NVIDIA의 차세대 AI 가속 플랫폼 '루빈(Rubin)'은 파운드리 공정, NVLink, HBM4 메모리 등 전방위적인 업그레이드를 예고하고 있습니다. 이런 대규모 인프라 변화는 많은 기업에게 도전과제지만, Microsoft Azure는 오랜 전략적 협업과 선제적 데이터센터 설계를 통해 이미 루빈을 위한 토대를 마련해놓은 상태입니다. 이 글에서는 Azure가 어떻게 이런 원활한 통합을 가능하게 했는지 그 시스템 접근법을 살펴봅니다. 자세한 근거자료는 Microsoft의 공식 블로그에서 확인할 수 있습니다.
Azure의 시스템 접근법: 모든 레이어의 통합 최적화
Azure는 컴퓨트, 네트워킹, 스토리지, 소프트웨어, 인프라가 하나의 통합 플랫폼으로 협업하도록 설계되었습니다. 단순히 최신 GPU를 도입하는 것을 넘어, 주변 플랫폼 전체의 최적화를 통해 GPU 투자 효율을 극대화하는 것이 핵심입니다.
- 고성능 주변 인프라: 고처리량 Blob 스토리지, 실제 프로덕션 패턴으로 형성된 리전 설계, 대규모 클러스터를 위한 CycleCloud 및 AKS 오케스트레이션 최적화.
- 병목 현상 제거: Azure Boost와 같은 오프로드 엔진이 IO, 네트워크, 스토리지 병목을 해소해 모델이 원활하게 스케일업되도록 지원.
- 자체 혁신 강화: 액체 냉각 Heat Exchanger Units으로 열 관리, Azure HBM 실리콘으로 보안 작업 오프로드, Azure Cobalt CPU로 범용 컴퓨트 효율성 향상.
NVIDIA Rubin 플랫폼 운영을 위한 Azure의 선제적 대응
루빈 플랫폼의 핵심 아키텍처 요구사항에 Azure는 이미 다음과 같이 대응하고 있습니다.
| 요구사항 (Rubin) | Azure의 선제적 대응 |
|---|---|
| 6세대 NVLink (~260 TB/s) | 대역폭 및 토폴로지 장점을 활용하도록 재설계된 랙 아키텍처 |
| 초고속 네트워킹 (ConnectX-9 1,600Gb/s) | 대규모 AI 워크로드를 위해 특별 제작된 네트워크 인프라 |
| HBM4/e 메모리 (높은 열/밀도) | 더 엄격한 열 조건과 높은 랙 밀도를 처리하도록 업그레이드된 냉각/전력/랙 설계 |
| 새로운 메모리 확장 아키텍처 (SOCAMM2) | 유사한 메모리 확장 동작을 통합 및 검증하여 대규모 모델 훈련 지원 |
| 대형 GPU 및 멀티다이 패키징 | 이러한 물리적/논리적 스케일링 특성에 맞춰 사전 조정된 공급망, 기계 설계, 오케스트레이션 레이어 |
차별화된 설계 원칙과 고객에게 주는 이점
Azure의 '팟 교환 아키텍처', '냉각 추상화 레이어', '모듈식 AI 슈퍼팩토리' 설계는 빠른 서비스, 유연한 업그레이드, 예측 가능한 글로벌 롤아웃을 가능하게 합니다. NVIDIA와의 수년간의 공동 설계는 인터커넥트, 메모리 시스템, 열, 패키징, 랙 규모 아키텍처 전반에 걸쳐 이루어졌으며, 이로 인해 루빈 플랫폼은 Azure에 별도의 재작업 없이 직접 통합될 수 있습니다. 결과적으로 고객은 더 빠른 배포, 더 빠른 스케일링, 그리고 대규모 AI의 다음 시대를 구축하는 데 더 빠른 영향력을 누리게 될 것입니다.