XPO 트랜시버 개요: CPO와의 차이점은 무엇인가요?

광 모듈이 100G에서 400G, 800G, 심지어 1.6T로 발전함에 따라 데이터 센터의 대역폭 용량은 지속적으로 증가해 왔습니다. 오랫동안 "속도를 높이면 문제가 해결된다"는 생각이 통했습니다. 그러나 AI 학습 워크로드가 빠르게 확대됨에 따라 단순히 속도 향상에만 의존하는 것은 충분하지 않습니다.

 

현재 병목 현상은 더 이상 단일 포트의 대역폭이 충분한지 여부에만 국한되지 않으며, 전체 시스템 수준—포트 밀도, 전력 소비 제어, 방열 공간, 후속 유지보수 문제로 확대되어 동시에 나타나고 서로 제약하고 있습니다.

 

이러한 배경 속에서 업계는 새로운 광 인터커넥트 경로를 모색하고 있습니다. 한편으로는 CPO와 같은 고도로 통합된 솔루션이 있으며, 다른 한편으로는 플러그형 아키텍처에 대한 새로운 조정이 이루어지고 있습니다. XPO (eXtra-dense Pluggable Optics)는 이러한 접근 방식 아래 점차 부상한 방향입니다.

 

AI 인프라가 새로운 제약 단계에 진입하고 있습니다

 

데이터 센터가 기존 클라우드 설정에서 점차 벗어나 대규모 AI 중심 컴퓨팅 시스템을 도입함에 따라, 네트워크의 역할도 변화하고 있습니다. 네트워크는 단순히 데이터를 이동시키는 수단을 넘어 — 사람들이 얼마나 잘 학습시키고 리소스를 얼마나 효율적으로 사용하는지에 직접적인 영향을 미치는 인프라의 핵심 요소입니다.

 

일반적으로 포트 속도를 400G에서 800G로, 그리고 1.6T로 높이는 것만으로는 실제 시스템의 요구 사항을 충족하기에 충분하지 않습니다. 주요 문제는 "단일 포트 대역폭"에서 더 복잡한 시스템 수준의 문제로 이동하는 것입니다.

 

대역폭 압박이 단일 지점에서 전 세계로 이동하고 있습니다

 

대규모 모델 학습 중에는 수많은 GPU 또는 가속기 카드가 매개변수와 그래디언트를 지속적으로 동기화해야 하므로 노드 간 데이터 교환 빈도가 매우 높아집니다. 모델 크기가 증가함에 따라 네트워크 트래픽은 단일 포트 속도 증가보다 훨씬 더 빠르게 증가합니다.

 

인터페이스 속도가 계속 증가하더라도, 특히 다중 노드 병렬 학습 시나리오에서는 네트워크 대역폭 밀도가 여전히 학습 효율을 쉽게 제한할 수 있습니다.

 

대규모 배포에서 신뢰성 문제가 증폭됩니다

 

AI 클러스터에서는 광 모듈 링크 수가 쉽게 수만 개, 또는 그 이상에 이를 수 있습니다. 규모가 커지면 각 링크가 자주 고장 나지 않더라도 일부 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 이러한 문제를 완전히 피하기는 어려울 것입니다.

 

이러한 환경에서는 하나의 링크에 장애가 발생하면 단순히 로컬 영역에만 영향을 미치는 것이 아닙니다. 모든 컴퓨팅 리소스를 사용하여 학습 작업을 일시 중지하거나, 일정을 변경하거나, 취소할 수 있습니다. 네트워크 안정성은 단순한 시각적 기능 그 이상입니다. 비즈니스는 원활하게 운영되어야 합니다.

 

Cooling System은 Liquid Cooling Architecture로 전환되고 있습니다.

 

AI 컴퓨팅 칩의 전력 소비가 계속 증가함에 따라 기존 공랭식 솔루션은 한계에 가까워지고 있으며, 액체 냉각은 고밀도 데이터 센터의 주류 방식이 되고 있습니다.

 

이는 광 상호 연결 장치에도 새로운 제약을 부과합니다. 신호 성능이 보장되어야 할 뿐만 아니라, 더 높은 밀도의 랙 수준 배포를 지원하기 위해 구조 설계, 재료 선택 및 열 설계도 액체 냉각 환경에 맞게 조정되어야 합니다.

 

에너지 효율은 네트워크 설계의 핵심 지표 중 하나가 되었습니다

 

고밀도 AI 클러스터에서는 전력 자원을 컴퓨팅과 네트워킹 간에 재분배해야 합니다. 시스템 규모가 증가함에 따라 네트워크 측 전력 소비는 무시할 수 없습니다.

 

그 결과, "비트당 전력"은 광 상호 연결 솔루션을 평가하는 핵심 지표로 부상했으며, 전체 운영 비용과 시스템 에너지 효율의 상한에 직접적인 영향을 미칩니다.

 

엔지니어링 한계에 접근하는 물리적 포트 밀도

 

현재 주류 플러그형 광 모듈 폼 팩터(예: OSFP)는 대역폭이 증가함에 따라 물리적 밀도 한계에 접근하고 있습니다. 칩 대역폭은 계속 증가하지만 포트 밀도가 동시에 증가할 수 없는 경우, 네트워크 아키텍처는 계층을 추가해야 하며, 그 결과 지연 시간이 길어지고 설계가 더 복잡해집니다.

 

XPO(eXtra-dense Pluggable Optics)란 무엇입니까?

 

OFC 2026이 다가오면서 Arista Networks는 여러 광 모듈 제조업체와 협력하여 XPO(eXtra-dense Pluggable Optics) 개념을 제안했습니다. XPO는 차세대 AI 데이터 센터를 위한 고밀도 플러그형 광 상호 연결 솔루션으로 이해할 수 있습니다. 핵심 목표는 플러그형 모듈의 운영상 이점을 희생하지 않으면서 대역폭 밀도와 방열 능력을 더욱 향상시켜 고전력 컴퓨팅 환경에 적응하는 것입니다.

XPO는 단순한 "속도 업그레이드" 이상입니다. AI 랙 수준 배포의 요구 사항을 충족하는 데 중점을 둔 구조, 전원 공급 장치, 방열 방식의 완전한 재구축입니다.

 

XPO의 주요 사양 및 기능

 

설계 관점에서 XPO는 전통적인 OSFP 진화 경로에서 분명히 벗어나 "시스템 수준 광 상호 연결 장치"에 더 가까워졌습니다.

 

이러한 모든 요인은 동일한 현실을 가리킵니다: XPO는 단순한 광 모듈 그 이상이며, 고밀도 컴퓨팅 인터커넥트 구성 요소입니다.

 

OSFP와 비교한 변화는 단순한 "두 배" 이상입니다

 

기존 방식을 사용하면 OSFP 솔루션 참고로, XPO는 여러 측면에서 상당한 도약을 나타냅니다. 단일 모듈 대역폭은 약 8배 증가하고, 패널 밀도는 약 4배 증가하며, 표준 플러그형 폼 팩터에서 완전한 액체 냉각 솔루션이 도입된 것은 이번이 처음입니다.

 

더 중요한 변화는 숫자 자체가 아니라 설계 논리의 전환—"단일 포트 속도 증가"에서 "랙 수준의 전력 소비와 밀도를 중심으로 광 상호 연결의 폼 팩터를 재정의"하는 것으로의 변화에 있습니다. 이러한 접근 방식에서 XPO는 AI의 초고전력 소비 시나리오에 맞게 재설계된 기본 상호 연결 장치에 더 가깝습니다.

 

XPO의 핵심 혁신 설계: 

"Belly-to-Belly" 듀얼 PCB 적층 아키텍처

 

XPO의 하드웨어 구조에서 가장 중요한 변화는 기존의 단일 PCB 설계를 "듀얼 PCB 스태킹"으로 대체한 것입니다. 32채널 PCB 두 개가 뒷면끼리 밀착 배치되어 시스템 수준에서 열 영역과 기능 영역을 재정의합니다.

 

이 구조는 고열을 발생시키는 구성 요소(예: 송신기 회로 및 레이저 드라이버 모듈)를 내부 "고온 구역"에 배치하고, 저전력 구성 요소(예: 수신기 및 제어 로직)를 외부 "저온 구역"에 배치합니다. 이 방법의 주요 아이디어는 열이 이동하는 경로를 줄여 열이 냉각 시스템에 더 빠르게 유입되도록 하고 열 제거 효율을 향상시키는 것입니다.

 

더 많은 채널이 단일 모듈에 들어가면서 기계적 측면의 요구 사항이 더 까다로워집니다. 손가락을 댈 수 있는 부분이 많아 꽂고 빼는 데 더 많은 노력이 필요합니다. 시간이 지나면 특히 복잡한 구성에서는 일상적인 유지보수가 다소 더 번거롭게 느껴질 수 있습니다.

 

모듈 수준 액체 냉각: 광 모듈에 직접 내장

 

XPO는 이제 모듈의 일부로 액체 냉각을 포함합니다. 콜드 플레이트는 두 개의 PCB 사이에 끼워져 있습니다. 이를 통해 두 레이어의 열을 더 짧고 직접적인 경로를 통해 함께 제거할 수 있습니다. 이는 공기를 이동시키기 위해 외부 공기나 덕트를 사용할 필요가 없으므로 열이 발생하는 바로 그 지점에서 열을 제거할 수 있다는 의미입니다.

 

실제로 이 설계는 400W 이상의 TDP를 처리할 수 있습니다. 냉각수 온도가 약 40–45°C일 때 전체 온도는 일반적으로 기존 공랭식 솔루션보다 20~25°C 낮습니다.

 

커넥터는 누출 방지 설계가 적용된 블라인드 플러그 퀵 커넥터로, 약 500회의 반복 삽입 및 제거를 견딜 수 있습니다. 콜드 플레이트 내부는 단순한 금속 조각이 아니라, 열이 집중되는 영역을 따라 흐르는 유로가 통합되어 있습니다. 구조는 단일 입구와 단일 출구로 단순합니다. 전체적인 접근 방식은 기존의 "외부" 모듈 냉각 시스템보다는 GPU 콜드 플레이트 솔루션에 더 가까우며, 시스템 수준 설계와 유사합니다.

 

전기 아키텍처 및 50V 전원 공급 장치

 

신호 및 전원 공급 수준에서도 XPO는 재설계되었습니다. 전기 아키텍처는 각각 200Gbps PAM4로 동작하는 64개의 고속 전기 채널을 지원하여 총 12.8Tbps의 대역폭을 달성하며, 25.6Tbps 성능을 구현하기 위해 400Gbps 채널로 발전하도록 계획되어 있습니다.

 

전기 설계의 몇 가지 주요 특징은 다음과 같습니다.

 

첫째, 최적화된 채널 레이아웃: Tx 및 Rx 신호는 크로스토크를 줄이고 신호 무결성을 향상시키기 위해 패들 카드의 반대쪽에 배치되어, 선형 구동 아키텍처(LPO) 시나리오에 더 적합합니다.

 

둘째, 전원 공급 및 제어 섹션은 별도로 설계되어 있습니다. 저속 제어 신호(I2C/I3C, 리셋 및 알람 신호 등)는 별도의 중앙 커넥터를 사용합니다. 이 커넥터는 고속 데이터 채널과 물리적으로 분리되어 있습니다. 이를 통해 전기적 간섭이 줄어들고, 제어 신호의 안정성이 향상되며, 고속 링크가 제어 신호에 영향을 미치는 것을 방지합니다.

 

더 중요한 것은 전원 공급 아키텍처가 업그레이드되었다는 점입니다. XPO는 랙 수준 버스 전원 공급 장치에서 직접 46–53V DC 입력(일반적으로 약 48V/50V)을 사용합니다. 기존 3.3V 모듈과 비교하면, 이는 전류 요구 사항을 크게 줄여 라인 손실과 커넥터 크기를 감소시키고 전체 전원 공급 효율을 향상시킵니다. 이 설계는 또한 데이터 센터의 고전압 DC 전원 공급이라는 미래 추세와도 더 잘 부합합니다.

 

XPO가 데이터 센터 아키텍처에 미치는 실제 영향

 

XPO의 중요성은 개별적인 것을 만드는 것 이상입니다 광 모듈 또는 스위칭 장치를 더 개선합니다. 이는 전체 데이터 센터의 설계에 직접적인 영향을 미칩니다. 단일 모듈이 대역폭, 전력 사용량, 방열 측면에서 크게 개선되면, 이 변화는 네트워크 계층 구조를 따라 층층이 축적됩니다. 결국 이는 전체 시스템 용량, 사용 방식, 전체 비용 구조에 영향을 미칩니다.

 

시스템 설계 관점에서, 예를 들어 총 스위칭 용량이 204.8 Tbps인 네트워크를 구축할 경우, XPO 솔루션에 필요한 랙 공간은 기존 OSFP 솔루션의 약 1/4에 불과하며, 이는 대역폭 밀도가 약 4배 증가함을 의미합니다. 이는 동일한 물리적 공간 내에서 네트워크 장치가 더 높은 처리량을 지원할 수 있어 AI 학습 및 고성능 컴퓨팅을 위한 더 컴팩트한 인프라 지원을 제공한다는 뜻입니다.

 

일반적인 ORv3 (HPR) 액체 냉각 랙 환경에서도 두 솔루션 간의 차이는 매우 큽니다. 기존 OSFP 아키텍처에서 단일 랙의 전력 소비량은 약 32 kW입니다. 이에 비해 XPO 솔루션은 이를 약 128 kW까지 높일 수 있어, 액체 냉각 시스템에 일반적으로 계획되는 120 kW 이상의 전력 밀도 범위에 더 가깝습니다. 실제 배포에서 OSFP 솔루션은 액체 냉각 인프라의 기능을 완전히 활용하지 못하는 경우가 많습니다. 반면 XPO는 전력 소비와 방열 용량 간의 더 나은 일치를 달성하여 에너지 및 냉각 리소스를 더 충분히 사용할 수 있게 하며, 그 결과 전반적인 TCO 성능을 향상시킵니다.

 

간단히 말해, XPO는 동일한 공간에서 약 4배 더 많은 네트워크 용량을 제공할 수 있습니다. 이러한 개선은 단순히 공간 절약에 그치지 않으며, 데이터 센터 구축 비용, 배포 시간 및 운영 복잡성에도 영향을 미칩니다.

 

하이퍼스케일 AI 시나리오에서는 이러한 이점이 더욱 두드러집니다. 예를 들어, 약 128,000개의 XPU를 사용하고 3계층 Clos 토폴로지를 적용한 400MW급 AI 데이터 센터에는 약 12.8Tbps의 스케일업 대역폭과 1.6Tbps의 스케일아웃 대역폭이 필요합니다. 기존 OSFP 아키텍처에서는 랙당 스위칭 용량이 약 1.64 Pbps입니다. 그러나 XPO 아키텍처는 약 6.55 Pbps를 달성할 수 있어 랙 수를 약 75% 줄일 수 있습니다.

 

이러한 랙 감소는 전원 공급, 냉각, 케이블링과 같은 인프라 수요를 줄입니다. 그 결과 전체 구축 비용이 크게 낮아집니다. XPO는 기존 데이터 센터 환경에서도 추가 물리적 공간 없이 가속기 배치 밀도를 높이는 데 사용할 수 있어 기존 리소스의 활용도를 개선합니다.

 

 

XPO와 CPO의 핵심 차이점

 

오늘날 광학 장치를 연결하는 주요 방법은 XPO와 CPO 두 가지입니다. XPO는 "심층 통합"에 중점을 두며, 이는 장치가 완전히 연결된다는 의미입니다. 반면 CPO는 사용 가능한 공간을 최대한 활용하는 데 중점을 두며, 이는 플러그인할 수 있는 장치에 중요합니다.

 

CPO: 최대 성능을 위한 극한의 통합

 

Co-packaged Optics는 광 엔진과 스위칭 칩을 직접 통합합니다. 그 결과 신호 경로가 짧아지고, 손실이 낮아지며, 에너지 효율이 높아집니다. 이론적으로 이 설계는 더 높은 대역폭 밀도와 더 낮은 전력 소비를 제공할 수 있어, 장기적인 진화 경로를 보여줍니다.

 

하지만 고려해야 할 몇 가지 문제도 있습니다. 광학 부품과 스위칭 칩은 밀접하게 연결되어 있습니다. 광 모듈이나 그 부품이 제대로 작동하지 않으면 작업이 상당히 복잡해질 수 있습니다. 많은 경우 이는 전체 장치 또는 전체 시스템을 변경해야 함을 의미합니다. 이로 인해 비용이 증가하고 유지보수 및 교체가 더 복잡해질 수 있습니다.

 

CPO는 또한 제조 공정 및 공급망 성숙도에 있어 매우 높은 수준을 요구합니다. 현재로서는 대규모 상용 사용에 준비가 되었는지 불분명하므로 얼마나 빠르게 채택될지 말하기 어렵습니다.

 

XPO: 플러그형 아키텍처 내 엔지니어링 최적화

 

XPO는 플러그형 아키텍처 사용을 중단하지 않기 때문에 CPO와 다릅니다. 대신 현재 시스템을 개선합니다. XPO는 채널 밀도를 높이고, 액체 냉각을 추가하며, 전원 공급을 개선함으로써 CPO의 성능에 근접합니다. 또한 동일한 모듈식 교체 가능성을 유지합니다.

 

이 설계는 유지보수성, 업그레이드 유연성 및 배포 비용 간에 보다 현실적인 균형을 이루어, 현재 대규모 데이터 센터의 엔지니어링 구현 요구 사항에 더 적합합니다.

 

엔지니어링 관점에서 본 선택의 차이점

 

CPO는 극한의 성능과 미래 변화와 같은 장기적인 기술 목표에 더 중점을 둡니다. 하지만 단기적으로 사용되기에는 여전히 어려움이 있습니다. 반면 XPO는 더 실용적인 선택입니다. 개선과 단순성 유지 사이에서 균형을 이루어 클라우드 공급업체가 대규모로 사용하기 더 쉽게 만듭니다.

 

이러한 이유로 안정성과 유지보수성을 강조하는 클라우드 데이터 센터 환경에서는 플러그형 솔루션이 여전히 매우 매력적입니다.

 

요약

전반적으로 XPO와 CPO는 단순한 대체재가 아니며, 오히려 장기적으로 서로 다른 애플리케이션 시나리오에서 공존할 가능성이 더 큽니다. CPO는 아키텍처의 장기적인 상한을 나타내는 반면, XPO는 기존 산업 생태계 내에서 더 빠른 진화 경로를 나타냅니다. 데이터 센터 네트워크의 미래 형태는 상당 부분 "성능 한계"와 "엔지니어링 실현 가능성" 사이의 지속적인 절충에 달려 있을 것입니다.