삼성은 자사의 첫 번째 PCIe Gen6 엔터프라이즈 SSD인 PM1763의 양산에 돌입했습니다. 이 제품은 9세대 V-NAND 플래시 메모리와 새롭게 개발한 4nm 공정 컨트롤러를 결합했습니다. 15.36TB 용량의 플래그십 모델인 PM1763은 순차 읽기 속도가 최대 28,400MB/s, 쓰기 속도는 최대 21,000MB/s에 달하며, 읽기 속도는 기존 Gen5 PM1753의 최대 속도인 14,500MB/s보다 1.96배 향상되었습니다. 삼성은 PM1763이 차세대 AI 플랫폼에 대한 검증을 완료했으며, 출시 시기는 내년에 출시될 것으로 예상되는 Gen6 지원 서버의 첫 번째 물량 출시 시기와 맞물린다고 밝혔습니다.
PCIe Gen6가 중요한 이유
PCIe Gen6는 PAM4 프로토콜을 사용하여 레인당 신호 전송 속도를 64GT/s로 두 배로 높여 표준 x4 SSD 링크에서 양방향으로 약 32GB/s의 대역폭을 제공합니다. 이는 Gen5의 약 16GB/s에서 크게 향상된 수치입니다. Gen5 드라이브는 이미 한동안 이 한계에 부딪혀 왔으며, 가장 빠른 모델조차도 인터페이스에서 허용하는 14~14.5GB/s 범위에 머물러 있었습니다.
PM1763의 28.4GB/s 등급은 새로운 여유 공간을 대부분 활용하며, AI 인프라 측면에서 실질적인 효과는 GPU 서버의 스토리지 경로를 포화시키는 데 필요한 드라이브 수가 줄어들고, 체크포인트 및 모델 로드 작업에서 가속기 사용 시간이 단축된다는 것입니다. 삼성은 이를 모델 기준으로 설명하며, 40GB LLM(레이어 로드 모델)을 드라이브에서 메모리로 전송하는 데 약 1.4초가 걸린다고 주장하는데, 이는 PM1753의 약 2.7초보다 빠른 속도입니다. 이 1.4초라는 수치는 40GB 파일의 순차 읽기 등급이며, 실제 전송 시간은 측정된 값이 아니므로 인터페이스 연산의 최적 성능을 보여주는 예시로 이해해야 합니다.
랜덤 성능은 순차 연산 성능에 비례합니다. 삼성의 제품 자료에 따르면 16TB급 구성의 경우 최대 6.8만 랜덤 읽기 IOPS와 950,000만 랜덤 쓰기 IOPS를 제공하며, SCADA 백서에서 측정된 드라이브당 6.92만 IOPS(아래 참조)는 읽기 성능이 보수적인 수치임을 시사합니다.
전력 효율은 이전 세대 대비 최대 1.8배 향상되었는데, 이는 고밀도 환경에서 속도 향상만큼이나 중요한 요소입니다. Gen6 컨트롤러는 발열이 심하기 때문에 드라이브당 절약되는 모든 전력이 고밀도 섀시 전체에 걸쳐 증폭되기 때문입니다. 이러한 점을 고려하여 삼성은 PM1763을 액체 냉각 방식의 서버에 최적화하고, 칩 직접 냉각(D2C) 방식을 적용하여 순간적인 최고 성능보다는 장시간 부하에서도 지속적인 최고 성능을 유지하도록 설계했습니다.
PM1763 사양
| 스펙 | 삼성 PM1763 |
|---|---|
| 플랫폼 개요 | |
| 인터페이스 | PCIe Gen6 x4, NVMe 2.1, OCP 2.6 |
| 낸드 | 삼성 9세대 V-NAND |
| 제어 장치 | 새로운 삼성 4nm 컨트롤러 |
| 용량 | 출시 당시 4TB, 8TB, 16TB급(포맷 후 15.36TB) 용량 제품 페이지에는 30.72TB와 61.44TB 용량이 나와 있습니다. |
| 폼 팩터 | E1.S E3.S U.2 (PCIe Gen5 전용) |
| 성능(16TB) | |
| 순차적 읽기 | 최대 28,400 MB / 초 |
| 순차적 쓰기 | 최대 21,000 MB / 초 |
| 무작위 읽기 | 최대 6,800,000 IOPS |
| 임의 쓰기 | 최대 950,000 IOPS |
| 전원 및 냉각 | |
| 전력 효율 | PM1753 대비 최대 1.8배 향상 |
| 냉각 | 액체 냉각 서버에 최적화된 D2C(Direct-to-Chip) 방식입니다. |
| 보안 | |
| 기능 | 양자 후 암호화(PQC) TEE 장치 인터페이스 보안 프로토콜(TDISP) |
GPU 기반 I/O: 42개 드라이브에서 2억 8천 1백만 IOPS 달성
삼성은 또한 PM1763과 NVIDIA가 개발한 SCADA(Scaled Accelerated Data Access) 프레임워크를 결합한 백서를 발표했습니다 . SCADA는 GPU 스레드가 CPU와 커널 스토리지 스택을 완전히 우회하여 NVMe 드라이브에 직접 명령을 제출할 수 있도록 합니다. GPU 주도 I/O의 핵심은 동시성입니다. CPU는 스레드 풀 전체에서 약 45만 IOPS를 동시에 처리할 수 있는 반면, 삼성의 테스트에서 약 100,000만 개의 스레드를 사용하는 GPU는 GPU당 95만 IOPS 이상을 달성했습니다.
이 수치는 H100 1개, H200 2개, 그리고 42개의 PM1763 E1.S 15.36TB 드라이브가 장착된 H3 Falcon 6048 Gen6 서버와 3개의 Broadcom PEX90144 Gen6 스위치로 구성된 시스템에서 512바이트 랜덤 읽기 워크로드를 실행한 결과입니다. 단일 PM1763 드라이브는 약 6.92만 GPU IOPS를 처리했는데, 이는 동일한 구성에서 Gen5 PM1753이 처리한 3.72만 IOPS보다 86% 향상된 수치입니다. GPU당 14개의 드라이브를 사용했을 때, 시스템은 GPU 그룹당 약 9,600만 IOPS에서 거의 선형적인 확장성을 보였으며, 42개의 드라이브를 모두 사용했을 때는 총 2억 8,100만 IOPS를 기록했습니다. 드라이브별 결과는 단일 드라이브 최고치 대비 5% 이내의 차이를 보였습니다. 이 테스트는 당사에서 직접 수행하거나 결과를 독립적으로 검증한 것은 아니지만, 확장성 측면에서 흥미로운 점은 드라이브 간 지연 시간 일관성이 최고 IOPS가 아닌 전체 시스템의 성능을 결정한다는 것입니다.
Gen6는 고밀도 스토리지 서버에 어떤 기능을 제공하나요?
핵심은 이러한 드라이브들을 하나의 박스 안에 장착했을 때 어떤 성능을 발휘하는가입니다. 최근 저희는 Dell PowerEdge R7725xd에 24개의 Gen5 SSD를 장착하여 로컬 처리량을 300GB/s 이상으로 끌어올렸습니다 . 각 드라이브는 CPU 컴플렉스에서 전용 x4 레인을 통해 연결되어 있으며, PEAK:AIO 소프트웨어로 큐를 포화 상태로 유지하여 네트워크를 통해 160GB/s의 처리량을 제공했습니다. 이 시스템은 단일 2U 섀시에서 멀티 노드 스토리지 클러스터에 필적하는 성능을 보여줍니다. PM1763의 정격 속도를 지원하는 Gen6 드라이브로 교체하면 동일한 24베이 구성에서 이론적으로 최대 약 681GB/s의 읽기 대역폭을 달성할 수 있지만, 드라이브 자체보다 CPU 레인 예산과 네트워크 출력 속도가 성능 제한 요소가 될 가능성이 높습니다.
용량 밀도는 기술 발전과 함께 가속화됩니다. PEAK:AIO의 2U AI 데이터 서버는 61.44TB QLC 드라이브를 사용하여 이미 1.5PB의 용량을 제공하며 RDMA를 통해 120GB/s의 대역폭을 지원합니다. 삼성에서 61.44TB PM1763을 출시하면, 이와 유사한 크기의 시스템에서 Gen6 대역폭과 페타바이트급 이상의 용량을 확보할 수 있습니다(차세대 서버는 냉각을 위해 랙 유닛이 추가될 가능성이 높습니다). 수십 개의 노드에 걸쳐 병렬 파일 시스템을 구축하지 않고도 GPU 클러스터에 데이터를 공급하려는 AI 기업에게 단일 서버 스토리지 솔루션은 점점 더 매력적인 선택지가 되고 있습니다.
보안 및 가용성
삼성은 멀티테넌트 AI 환경을 위해 드라이브의 보안 스택을 확장했습니다. PM1763은 기존 암호화에 대한 양자 공격에 대비하여 양자 후 암호화 알고리즘을 지원할 뿐만 아니라 가상화 환경에서 기밀 VM과 장치 간의 데이터 경로를 보호하는 TDISP(TEE 장치 인터페이스 보안 프로토콜)도 지원합니다.
삼성전자 메모리 제품 기획 부문 부사장 최장석은 “업계 최고 수준의 성능을 기반으로 구축된 PM1763은 차세대 AI 플랫폼에 대한 검증을 성공적으로 완료했으며, 진화하는 AI 인프라 요구 사항을 지원할 수 있는 최적의 위치에 있다”고 밝혔습니다. “AI 모델의 규모와 복잡성이 지속적으로 증가함에 따라 PM1763은 고객이 메모리 용량을 효율적으로 확장하고 AI 운영을 최적화할 수 있도록 지원하는 핵심 솔루션이 될 것입니다.”
PM1763은 현재 4TB, 8TB, 16TB 용량으로 양산 중입니다. 삼성은 더 큰 용량의 제품 출시일은 아직 발표하지 않았습니다.
아마존