SmartNIC 기반 네트워크 오프로딩과 In-Network Computing 연구

SmartNIC Offloading and In-Network Computing

연구 내용

데이터 플레인의 네트워크·I/O 연산을 SmartNIC으로 오프로딩하고, 인프라 수준에서 AI를 위한 in-network computing을 구성하는 연구

네트워크 전송과 데이터 입출력에서 발생하는 연산을 CPU에서 전담할 때 생기는 병목을 완화하기 위해, 데이터 플레인 연산을 NIC로 오프로딩하는 구조를 연구합니다. QUIC 기반 전송 환경에서 NIC가 데이터 플레인 연산을 수행하고 CPU는 제어 플레인 연산을 담당하도록 분리하는 접근을 제안하며, 전송 경로의 불필요한 연산 부담을 줄이는 방향을 취합니다. 또한 데이터센터 이더넷 기반 스마트 스위치 개발과 프로그래밍 가능한 네트워크 카드 설계를 통해 패킷 처리 가속기와 네트워크 컴퓨팅을 연계합니다. 더 나아가 in-network computing 기반 Network for AI 과제를 통해 딥러닝을 위한 네트워크 내 처리 구성을 지원합니다.

관련 프로젝트

7건

연구 흐름

초기 단계에서는 네트워크 연산을 CPU와 NIC으로 분해하는 관점을 바탕으로 데이터 플레인 오프로딩의 구성 요소를 정리하고, QUIC 환경에서의 분리 동작 가능성을 검토했습니다. 이후 데이터센터 스위치와 프로그래밍 가능한 네트워크 카드 개발 과제를 수행하며, 패킷 처리 가속과 네트워크 컴퓨팅을 결합하는 구현 역량을 확장했습니다. 동시에 in-network computing 기반 Network for AI 과제를 통해 네트워크 자원 위에서 딥러닝 처리를 수행하는 방향으로 연구 범위를 넓혔고, 네트워크 스토리지와 패킷 처리의 통합 설계 관점을 강화했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

QUIC 데이터 플레인 오프로딩
네트워크 I/O 연산 분리 최적화
프로그램 가능한 네트워크 카드 설계
데이터센터 이더넷 스마트 스위치
패킷 처리 가속기 기반 처리량 개선
네트워크 컴퓨팅과 스토리지 결합
in-network computing 기반 AI 처리
딥러닝 플랫폼을 위한 네트워크 자원 설계
RDMA 연계 고성능 전송 경로
전송 계층 오버헤드 감소