스케일플럭스(ScaleFlux)가 AI 데이터 처리 병목을 줄이기 위해 낸드 플래시를 메모리처럼 활용하는 SSD 컨트롤러 기술을 제시했다. 실리콘앵글은 10월 14일 피차이 발라지 스케일플럭스 제품·마케팅 부사장이 AI 데이터 파이프라인 포럼 인터뷰에서 이 방안을 설명했다고 보도했다.
GPU 속도 따라가지 못하는 메모리·저장장치
발라지 부사장에 따르면 GPU는 초당 약 20~22TB의 데이터를 처리하지만, 데이터 계층에서 GPU보다 DRAM은 37~40배, 저장장치는 약 800배 느리다. 데이터가 GPU에서 메모리와 저장장치로 이동할수록 지연이 커져 전체 처리 과정의 병목이 증폭된다는 설명이다. AI 인프라의 제약이 연산 능력뿐 아니라 데이터를 얼마나 빠르게 공급하느냐로 옮겨가고 있다는 게 그의 진단이다.
스케일플럭스는 SSD 컨트롤러와 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL) 메모리 컨트롤러를 만들고, 관련 펌웨어와 참조 설계도 함께 제공한다. AI 최적화 SSD 플랫폼은 추론 과정에서 대화 맥락을 저장하는 키-값 캐시를 외부로 옮기는 용도를 겨냥한다. 회사는 낸드 플래시를 파일 보관용 저장장치에만 쓰지 않고, 메모리처럼 활용할 수 있다고 설명했다. 컨트롤러가 낸드의 특성에 맞춰 데이터 처리 방식을 조정한다는 구상이다.
낸드 활용 폭 넓히고 공급 제약에 대응
발라지 부사장은 일반 TLC(트리플레벨셀) 낸드에서 200개 이상의 유연한 데이터 배치 스트림과 하루 7~10회 드라이브 전체 용량에 해당하는 쓰기량을 시연했다고 밝혔다. 이 수치는 회사가 제시한 시연 결과로, 기사에는 비교 대상 제품이나 별도 성능 검증 결과는 제시되지 않았다. 스케일플럭스는 특정 낸드 공급업체에 묶이지 않는 설계를 내세워 고객이 조달 가능한 플래시를 기반으로 제품을 구성할 수 있다고 설명했다.
회사는 컨트롤러와 참조 설계를 제공하고 계약 제조 파트너를 통해 제품을 함께 구성해 규모를 키울 수 있다고 밝혔다. 낸드 수급이 빠듯한 시장에서 특정 종류의 플래시에 의존하지 않는다는 점을 고객 선택의 폭과 연결한 것이다. 다만 인터뷰에는 실제 도입 고객사나 적용 규모, 기존 메모리 대비 비용·성능 수치가 나오지 않았다. 기술 시연과 공급 유연성에 관한 회사 측 설명을 넘어선 상용화 성과는 확인되지 않았다.
이번 인터뷰는 실리콘앵글과 더큐브가 포럼을 취재하며 진행한 방송의 일부로, 해당 구간은 스케일플럭스가 후원했다. 실리콘앵글은 후원사가 더큐브나 매체의 편집권을 갖지 않는다고 고지했다. 기사에는 제품 출시 일정이나 가격, 후속 로드맵이 제시되지 않았다. 따라서 발표의 핵심은 신제품 출시가 아니라 SSD·CXL 컨트롤러와 낸드 플래시를 AI 데이터 처리에 활용하려는 회사의 기술 방향과 시연 수치다.