Bare-Metal 기반 QUIC와 eBPF/XDP를 활용한 초저지연 멀티모달 AI 시스템 설계

Context

멀티모달 데이터 처리 과정에서 발생하는 높은 네트워크 오버헤드와 추론 지연 시간 해결 필요. 기존 User Space 기반 인증 및 데이터 처리 방식의 CPU 자원 낭비와 병목 지점 제거가 핵심 과제로 식별됨.

Technical Solution

• eBPF/XDP를 Kernel Space에 배치하여 DDoS 차단 및 Ed25519 서명 검증을 수행하는 조기 필터링 구조 설계
• QUIC/UDP 프로토콜 도입을 통한 멀티플렉싱 구현 및 헤더 블로킹 제거로 실시간 데이터 스트리밍 최적화
• Rust와 C++ 기반의 Zero-copy Shared Memory를 활용하여 Demultiplexor와 정규화 파이프라인 간 데이터 전송 지연 최소화
• AVX-512 및 AMX 하드웨어 가속기와 INT8 양자화를 적용한 BERT-tiny, ViT-L/14, Whisper-tiny 모델의 경량 추론 환경 구축
• Z3 SMT-LIB2 솔버를 이용한 Post-Hoc 논리 검증 단계를 통해 생성된 문장의 인과관계 모순을 100ms 내에 판별하는 파이프라인 구성
• CRDT 기반 Knowledge Graph와 Gossip 프로토콜을 결합한 P2P 분산 학습 및 데이터 전파 아키텍처 채택