TPU v8 및 Axion CPU 기반 Agentic Stack으로 AI 추론 성능 최대 9.8배 향상

Context

단순 실험적 Pilot 단계의 GenAI를 대규모 Enterprise Production 환경으로 확장하는 과정에서 발생하는 연산 병목 및 데이터 파편화 문제 직면. 수천 개의 병렬 Agent를 효율적으로 제어하고 거대 모델의 추론 지연 시간을 단축해야 하는 아키텍처적 요구사항 발생.

Technical Solution

• TPU v8I 도입을 통한 low latency 추론 최적화 및 FP8 연산 처리 능력 강화
• Custom ARM 기반 Axion N48 CPU 채택으로 x86 대비 전성비 및 가성비 개선
• Virgo Network 구축을 통한 134,000개 칩 연결 및 47 petabits/s 비차단 대역폭 확보로 Training Scale 확장
• Apache Iceberg 표준 기반 Cross-Cloud Lakehouse 설계를 통한 데이터 이동 없는 다중 클라우드 분석 환경 구현
• Knowledge Catalog 기반의 자동 태깅 및 엔리치먼트를 통한 비정형 데이터의 Agent-ready 컨텍스트화
• Red/Green Agent 기반의 상호 검증 루프를 통한 자율 보안 취약점 탐지 및 자동 패치 아키텍처 적용