우리는 GPU가 AI 워크플로에 매우 중요하다는 것을 알고 있습니다. 하지만 하드 드라이브는 어떨까요? Seagate의 제품 및 시장 부문 수석 부사장 제이슨 페이스트는 최근 호스트 우진호(Woo Jin Ho)가 진행하는 Bloomberg Intelligence Tech Disruptors 팟캐스트 에피소드에 출연했습니다. 출연자들은 HAMR 지원 기술, 새로운 Mozaic™ 3+ 플랫폼, 그리고 하드 드라이브가 어떻게 AI 시대를 구축하는지에 대해 의견을 나눴습니다.
다음은 해당 Q&A의 요약본이며, 길이에 맞게 편집되었습니다.
Bloomberg, Apple Podcasts 또는 Spotify에서 제이슨 페이스트와 함께하는 팟캐스트의 전문을 들어보세요.
Seagate의 엘리베이터 피치는 무엇이며, 왜 혁신적이라고 생각하시나요?
Seagate는 스토리지가 컴퓨팅과 함께 사용되는 방식을 변화시키는 데 있어 스토리지 부문에서 선도업체의 역할을 해왔습니다. 우리는 메인프레임에서 모바일 클라이언트, 그리고 이제는 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅의 환경으로 나아가고 있습니다. 우리는 AI라는 메가트렌드가 부상하고 데이터에서 더 많은 가치를 창출하는 데 [AI]가 어떻게 활용될 것인지에 대해 지속적으로 혼란과 동시에 기회를 목격하고 있습니다.
데이터는 우리가 하는 모든 일의 핵심입니다. 데이터는 다양한 역량, 엔지니어링 원리, 화학, 로봇공학, 펌웨어, 소프트웨어, 물리학, 재료 과학을 아우르는 기술의 측면에서 우리가 매일 이야기하는 핵심 요소 중 하나입니다.
오늘은 Mozaic 3+ HAMR 기술의 출시를 중심으로 이야기를 나눠보겠습니다. Seagate는 고객과의 긴밀한 협력을 통해 HAMR 기술의 중추를 활용하고 이를 기반으로 이러한 가치를 지속적으로 제공할 수 있는 매우 유리한 위치에 있습니다.
먼저 HAMR 기술[이 적용된 드라이브]인 Mozaic에 대해 언급하셨는데요. HAMR이 왜 중요한지, 그리고 PMR 및 SMR과 같은 기존 기술과는 어떻게 다른지 설명해 주시겠어요?
우리는 항상 더 작은 공간에 더 많은 정보를 담기 위해 노력하고 있습니다. 이를 가리키는 용어가 영역 밀도입니다. 특정 위치에 얼마나 많은 비트와 트랙을 담을 수 있을까요?
시간이 지남에 따라 용량을 확장할 수 있는 다양한 방식이 있습니다. 더 많은 헤드를 추가할 수 있습니다. 더 많은 플래터를 추가할 수 있습니다. 폼 팩터를 변경할 수 있습니다. 하지만 이러한 방식의 단점은 비용이 추가된다는 것입니다. 영역 밀도 기능을 활용할 수 없는 경우에만 이러한 방식을 활용할 수 있습니다.
그래서 HAMR은 자기 기록에 상당한 기술 발전을 달성하여 플래터당 3TB, 플래터당 4TB, 플래터당 5TB, 그리고 그 이상의 로드맵을 수립했습니다. 각 비트의 크기를 줄일 수 있는 새로운 미디어 기술이 있습니다. 그러한 기술은 바로 자기 상태를 1 또는 0으로 유지하면서 기록하는 개념인 항자기성이라는 기본적인 자기 기록 특성입니다.
또한 이러한 미디어 기술의 구현 방법에 대한 엄청난 혁신도 필요했는데, 바로 열을 이용한 기술이 여기에 해당합니다. 우리는 표면 플라즈몬과 에너지를 생성하는 광 전달 메커니즘과 근거리 변환기를 사용하여 빛을 집중시키고 그 에너지를 미디어에 전달한 다음 자기 기록기와 결합하여 플래터를 7200RPM으로 회전시키면서 실시간으로 1에서 0으로 전환할 수 있는 기술을 개발했습니다.
3TB, 4TB, 5TB라고 말씀하셨는데요. 제품 로드맵은 플래터당 5TB 또는 50TB 드라이브로 제한되어 있나요?
제한은 없습니다. 이것이 바로 HAMR 기술의 매우 흥미롭고 혁신적인 점입니다. 우리는 기본적인 기록, 물리 기술 역량에서 플래터당 8~10TB까지 미래 지향적인 기술을 뒷받침하기 위해 우리 조직은 물론 전 세계 대학에서 지속적인 연구를 진행하고 있습니다. 정말 흥미진진한 일이죠. 플래터당 3TB, 4TB, 5TB를 기록할 수 있는 방법은 이미 잘 알려져 있습니다. 그 이상을 넘어 8~10TB로 확장하기 위해 기록 물리학에 기반한 혁신이 시작되었고 연구가 진행 중입니다.
향후 몇 년 동안 어떻게 전개될 것이라고 생각하시나요?
최근에는 저장되는 정보의 양의 대폭 증가하고 있고 데이터 센터도 엄청나게 성장하고 있습니다. 전 세계적으로 더 많은 데이터 센터의 설치 규모가 증가하고 있다는 뉴스를 매일 접할 수 있습니다. 더 많은 데이터가 증가할 것이라는 신호는 꽤 분명합니다. 우리는 이러한 데이터 센터를 채우기 위해 필요한 스토리지에 가장 혁신적이고 기술력이 뛰어난 스토리지 장치를 제공한다는 측면에서 이 점을 적극 활용하고 있습니다.
기존 설치 규모는 어떻게 되나요? 16~20TB 드라이브에서 30TB 드라이브로 업그레이드할 가능성이 높습니다. 교체 주기나 교체 기회가 있나요?
교체 주기는 항상 존재합니다. 데이터 센터 운영업체들은 전력 공급, 네트워킹 장비, CPU 향상, 스토리지 밀도 개선 등 데이터 센터 내 모든 부품의 수명 주기를 지속적으로 파악할 것입니다. 이들은 서비스를 판매하고 이러한 모든 장치에서 수익을 창출하고 있으며, 모든 장치에는 기본적으로 후속 수명 주기가 있습니다.
다른 부품과 마찬가지로 성숙해야 한다는 점에서 스토리지 장치 제조업체인 우리도 다르지 않습니다. 데이터 센터 운영업체들은 출시 후 5년이 지난 16TB 드라이브 2개를 구축하는 것과 최신의 32TB 드라이브를 사용하는 것의 수익률이 어떤지 지속적으로 살펴볼 것입니다. 이러한 수명 주기, 교체 주기는 물론, 처음부터 더 고집적 솔루션에 구축하는 새로운 스토리지 수요에 대해 고객과 대화를 나누고 있습니다.
30개, 40개, 50개가 필요하지 않은 경우에는 어떻게 해야 하나요? 기술을 활용하여 5개의 플래터에 20개를 유지할 수 있을까요? 이 경우에도 기회가 있을까요?
헤드와 플래터를 추가하여 용량을 늘리는 것이 아니라, 플래터당 영역 밀도를 높일 수 있는 스토리지 옵션이 제공된다는 점이 매력적입니다. 영역 밀도를 중심으로 혁신을 달성하면 최대 용량이 필요한 기업, 즉 하이퍼스케일러는 가능한 한 빨리 구축이 가능한 최대 규모의 장치를 구축할 것입니다. 이것이 우리가 수년 동안 해당 시장에서 목격하고 관찰한 TCO 방정식입니다. 그러나 비디오/이미지 분석, 네트워크 연결 스토리지, 엔터프라이즈 사용 사례와 같은 많은 다양한 사용 사례는 다양한 가격대에서 작동하기 때문에 이러한 옵션이 필요합니다. 그러한 업체는 B2C 또는 기업 대 다수 사용자 유형의 애플리케이션이 아니라, B2B 방식으로 영업하고 있습니다.
따라서 비용에 최적화된 8TB 또는 16TB, 12TB, 20TB 드라이브 구축 옵션은 고객들이 많이 문의하는 사항입니다. 우리는 클라우드에서 최대 용량의 드라이브에 적용된 동일한 기술을 클라우드에서 더 낮은 용량의 솔루션에 구축하는 것보다 더 적은 수의 헤드와 플래터를 사용하여 보완하고 이를 시장에 출시할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 이를 통해 설치 공간을 최적화하고 헤드와 미디어, 팹, 생산 역량을 최적화하여 다양한 시장의 수요를 모두 충족할 수 있습니다.
드라이브당 플래터 수가 더 적은 시장과 기회를 파악하셨다고 말씀하셨는데요. 폼 팩터를 변경되어야 하나요? 그렇다면, 시장이 실제로 활성화되기 전에 함께 변경해야 하는 다른 인프라가 있을까요?
현재 슬롯이 표준화되어 있으므로, 폼 팩터를 변경할 필요는 없습니다. 최적화 측면에서 우리가 하고 있는 일은 박스 내에서 부품의 수를 줄이고 동일한 물리적 공간을 유지하는 것입니다. 다른 방식으로 생각해보자면, 폼 팩터를 변경하려면 새로운 인프라에 영향을 주고 이미 현장에 구축된 제품을 변경해야 하므로 리드 타임이 매우 길어집니다. 이러한 전략을 활용하면 대용량 하드 드라이브의 설치 기반이 무엇인지 이미 파악하고 있으므로, 이제 헤드와 플래터의 수가 더 적은 제품으로 기존 제품을 교체하고 해당 애플리케이션을 계속 실행할 수 있을 뿐만 아니라 보다 최적화된 하드웨어 아키텍처로 새로운 시장 진출 경로를 개발할 수 있습니다. 그리고 가장 중요한 점은 하이퍼스케일 고객과 공동으로 대규모로 확장할 수 있는 동일한 부품 기술과 플랫폼 기술을 사용하고 있다는 점입니다.
우리 모두 AI라는 기술 분야에서 가장 뜨거운 화두라는 것을 알고 있습니다. AI 스토리지 인프라에서 하드 드라이브는 어떻게 중요한 역할을 할까요?
오늘날 GPU와 고대역폭 메모리는 DRAM에 긴밀하게 결합되어 있습니다. GPU가 매우 빠르게 처리할 수 있기 때문입니다. 이 아키텍처의 장점은 매우 빠른 속도로 정보를 분석할 수 있으며, 이를 통해 수많은 새로운 애플리케이션과 소프트웨어가 개발되고 더 많은 정보를 생성할 수 있다는 점입니다.
이러한 애플리케이션이 구체화되고 더 많이 사용되어 워크플로에 배포되고 일상적인 활동에 적용됨에 따라 궁극적으로 저장하고 향후 모델 개발을 위해 재교육해야 할 콘텐츠가 더 많이 생성될 것입니다. 최근 이러한 모든 애플리케이션은 GPU 및 고대역폭 메모리의 근처에 위치한 하드 드라이브 스토리지 및 대규모 정보 풀에 매우 적합합니다.
기대가 큰 부분입니다. 다시 말씀드리지만, 클라우드가 다양한 장치 유형과 공생 관계를 맺고 있는 것과 마찬가지로, 고객과 다양한 사용 사례를 접하면서 이러한 공생 관계가 확산되고 있으며, 오히려 이전에는 4~10개의 회사만이 클라우드에 참여했던 반면, 지금은 훨씬 더 많은 회사가 AI 개발과 AI 아키텍처 및 인프라에 참여하고 있기 때문에 지속적으로 확장될 것으로 예상됩니다.
마지막으로 하고 싶은 말이 있나요?
우리는 다양한 기술, 역량, 문화를 아우르는 전 세계 최고의 엔지니어와 직원들을 확보하고 있습니다. 매일 24시간 연중무휴로 업무에 매진하는 모습을 보면 정말 놀랍습니다.
우리는 지난 45년 동안 스토리지 업계에 필요한 사항과 관련하여 여러 차례 혁신을 달성했으며, 40억 테라바이트가 넘는 데이터 용량을 출하했고, 장치, 시스템, 소비자와 상호작용하는 시장 전반부터 클라우드에 이르기까지 다양한 작업을 수행하고 있습니다.
다양한 회사들과 이야기를 나누고 다양한 사람들과 교류할 수 있는 Seagate는 정말 매일매일 새롭고 독특하며 흥미로운 것을 경험할 수 있는 특별한 기업 중 하나입니다. 동시에 매일매일의 작업 사항이 전 세계 수많은 사용자에게 어떻게 가치를 제공하는지, 그리고 우리가 만드는 장치에 얼마나 많은 정보가 저장되는지도 확인할 수 있습니다.
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