AI 데이터•메모리 인프라 기업 웨카(WEKA)가 7월 21일 회사 역사상 가장 중요한 소프트웨어 출시인 WEKA NeuralMesh 6를 발표했다. 이 플랫폼은 고객이 단일 통합 소프트웨어 스택에서 프로덕션 AI 학습과 추론, 가속 컴퓨팅 워크로드를 실제 운영 환경 규모로 실행할 수 있도록 특별히 설계됐다. 이번 출시 버전은 그동안 AI 인프라 시장의 운영자들이 서로 다른 공급업체의 솔루션을 조합해 구축해야 했던 강력한 기능들을 하나로 제공한다. 여기에는 하이퍼스케일 네이티브 멀티테넌시, NVMe 기반 전체 S3 프로토콜 스택, 비동기 복제와 원격 캐싱을 지원하는 지능형 메타데이터 우선 데이터 이동성, 계약상 보장되는 상시 데이터 절감, Kubernetes 네이티브 운영, 모든 배포 환경을 아우르는 통합 관측성이 포함된다.

WEKA NeuralMesh 6 delivers a purpose-built platform to help customers run production AI and accelerated compute workloads.

추론 비용이 AI 기업의 확장 가능성을 결정하는 시대
이번 출시는 AI 업계의 중심이 학습에서 프로덕션 추론으로 점차 뚜렷하게 이동하는 시점에 발표됐다. 긴 컨텍스트 추론과 에이전틱 워크플로, 검색 기반 AI 워크로드는 기존 인프라 아키텍처가 처리하도록 설계되지 않은 방식으로 메모리와 메타데이터, 스토리지에 지속적인 부담을 준다. NeuralMesh 6는 AI 혁신을 선도하는 AI 클라우드, 프런티어 모델 공급업체, 정부 기관 및 대기업에 실제 운영 환경 규모에서 획기적인 추론 경제성을 제공하도록 설계됐다.

오라클 클라우드 인프라스트럭처에서 실제 운영을 통해 입증된 추론 경제성
NeuralMesh는 현재 오라클 클라우드 인프라스트럭처(Oracle Cloud Infrastructure, OCI)의 실제 운영 환경에서 하이퍼스케일 AI 추론을 지원하고 있다. NeuralMesh가 관리하는 NVMe 스토리지에 대한 영구 KV 캐시 액세스를 가속해 GPU 메모리를 확장하는 웨카의 Augmented Memory Grid 기능을 활용한 결과, OCI H100 인프라 벤치마크의 실제 운영 배포 환경에서 토큰 처리량은 10배, 동시 서비스 가능 사용자 수는 10배, GPU당 처리 토큰 수는 7배 증가한 것으로 나타났다.

오라클 클라우드 인프라스트럭처의 파블로 셀렘(Pablo Selem) 소프트웨어 개발 부문 수석 이사는 "에이전틱 AI 워크로드로 인해 컨텍스트 창과 GPU 활용도가 새로운 한계에 도달하는 가운데 웨카와 오라클 클라우드 인프라스트럭처는 단순히 GPU를 추가하지 않고도 고객이 추론을 더욱 효율적으로 확장하도록 지원하고 있다"며 "OCI에서 Augmented Memory Grid를 적용한 웨카의 NeuralMesh 플랫폼은 메모리 병목 현상을 해소하고 동일한 GPU 인프라 규모에서 훨씬 높은 처리량과 동시 사용자 수를 제공한다. 고객 입장에서는 인프라 투자수익률(ROI)이 높아지고, 비용 효율적인 대규모 AI 구현을 위한 경로가 더욱 명확해진다는 의미다"라고 말했다.

NeuralMesh 6 살펴보기
NeuralMesh 6는 실제 운영을 통해 입증된 이러한 기반을 더욱 발전시켰다. 주요 기능은 다음과 같다.

하이퍼스케일 네이티브 멀티테넌시
NeuralMesh 6는 단일 플랫폼에서 물리적 하드웨어 격리와 논리적 네트워크 격리를 결합한 업계 유일의 멀티테넌시 아키텍처를 제공한다.

Composable Clusters는 리소스가 보장되고 워크로드가 분리되며 부하가 발생해도 예측 가능한 성능이 필요한 핵심 테넌트를 위해 완전한 하드웨어 수준의 격리와 테넌트별 전용 CPU, 메모리 및 스토리지 드라이브를 제공한다.
Virtual Multi-Tenancy는 웨카의 Virtualized RDMA Data Fabric(VRDF)을 통해 VPC와 유사한 네트워크 격리를 제공하며, 프라이빗 VLAN, 중복되는 IP 주소 공간, 테넌트별 서비스 품질(QoS), 독립적인 KMS를 이용한 테넌트별 암호화, 독립적인 LDAP/AD 인증을 지원한다. Virtual MT는 클러스터당 1000개 이상의 격리된 논리 테넌트로 확장할 수 있으며, 신규 테넌트 프로비저닝은 30분 이내에 완료된다.
두 계층은 서로 결합해 사용할 수 있다. 50개의 Composable Clusters를 실행하는 단일 웨카 하드웨어 클러스터는 동일한 물리적 인프라에서 최대 5만 개의 논리적으로 격리된 테넌트를 지원할 수 있다. 이를 통해 아키텍처를 재설계하지 않고도 수십 개의 테넌트에서 수만 개의 테넌트로 확장할 수 있다.

NVMe 기반 전체 S3 프로토콜 스택
NeuralMesh 6는 동일한 물리적 데이터 블록에 S3와 POSIX를 통해 동시에 액세스할 수 있는 모든 기능을 갖춘 네이티브 S3 구현을 제공한다. 이는 프로토콜 사이를 변환하는 게이트웨이가 아니라 하나의 통합 네임스페이스다. NFS 또는 POSIX를 통해 기록한 파일은 S3를 통해 즉시 읽을 수 있으며, 그 반대도 가능하다. 이에 따라 기존 AI 파이프라인이 학습과 미세 조정, 추론 단계 사이에서 유지해야 했던 전체 데이터세트의 다중 복사본이 필요 없어진다. 이 구현은 AI 워크로드 패턴에 맞춰 설계돼 노드당 2000~5000개의 동시 S3 연결을 지원하며, 이는 기존 S3 아키텍처의 동시 처리 능력보다 약 5배 높은 수준이다. S3 over RDMA는 GPU 메모리로 직접 제로카피 데이터 전송을 가능하게 한다. 객체 스토리지는 더 이상 보조 계층이 아니라 POSIX 파일 워크로드를 처리하는 동일한 플랫폼에 내장된 고성능 프로토콜이다.

AI 워크로드를 위한 지능형 복제
GPU 인프라는 여러 사이트와 클라우드, 지역에 점차 분산되고 있다. 기존 복제 아키텍처에서는 워크로드를 시작하기 전에 전체 데이터 복사가 완료될 때까지 기다려야 한다. 그러나 GPU 가용성이 몇 주가 아니라 몇 시간 단위로 바뀌는 환경에서는 이러한 모델이 제대로 작동하지 않는다. NeuralMesh 6의 지능형 복제는 이러한 모델을 변화시킨다. 동일한 기반에서 AI 데이터 이동성과 클라우드버스팅, 다중 사이트 협업을 지원한다. 메타데이터 우선 복제를 통해 대상 환경의 데이터를 즉시 탐색할 수 있다. 데이터는 실제로 액세스할 때에만 온디맨드 방식으로 로드되므로 WAN 트래픽을 줄이고 불필요한 전체 데이터세트 복사를 제거한다. 조직은 데이터가 처음 기록된 위치가 아니라 현재 GPU 용량을 사용할 수 있는 위치에 워크로드를 배치할 수 있다. NeuralMesh 6는 완전한 페더레이션과 글로벌 네임스페이스를 향한 첫 단계로 비동기 복제와 즉각적인 원격 캐싱 기능을 제공한다.

성능을 보장하는 상시 데이터 축소
NeuralMesh 6는 핑거프린팅, 유사성 해싱, 중복 제거 및 압축 기능을 갖춘 AI 워크로드전용 상시 데이터 절감 기능을 도입했다. 쓰기 오버헤드는 5% 미만이며, AI 학습 데이터의 용량을 최대 6배 절감할 수 있다. 또한 데이터 축소율과 성능에 미치는 영향 모두 계약상 보장한다. 과거 운영자들이 효율성과 속도 사이에서 하나를 선택하도록 만들었던 성능 비용은 사라졌다. 데이터 축소 기능은 모든 배포 환경과 모든 워크로드에서 기본적으로 활성화된다. 고객별 사전 판매 분석을 통해 배포 전에 워크로드에 따른 데이터 축소 효과를 예측할 수도 있다.

AlloyFlash 자동 TLC + QLC 플래시 계층화
AlloyFlash는 단일 클러스터 안에서 TLC와 QLC NVMe 플래시 결합을 지원하며, 지연 시간에 민감한 작업은 TLC로 투명하게 라우팅하고, 대용량 워크로드에는 테라바이트당 비용이 약 30~40% 낮은 QLC를 활용한다. AlloyFlash는 최고 밀도의 WEKApod 구성을 단순히 서류상 용량에 그치지 않고 실제 운영 환경에서 사용할 수 있게 한다.

모든 과정은 자동으로 투명하게 이뤄지며 고객의 별도 설정이 필요하지 않다.

NeuralMesh Kubernetes Operator
NeuralMesh Kubernetes Operator는 Kubernetes 환경에서 클러스터 배포와 수명주기 관리를 자동화한다. Kubernetes를 표준 운영 환경으로 사용하는 네오클라우드와 AI 연구소는 Kubernetes Operator를 통해 배포 기간을 몇 주에서 몇 시간 수준으로 단축할 수 있다. 또한 NeuralMesh를 기존 컴퓨팅 인프라에서 사용하는 것과 동일한 선언적 운영 모델에 통합할 수 있다.

NeuralMesh Observe
NeuralMesh Observe는 고성능 AI 스토리지를 위해 구축된 SaaS 기반 관측성 솔루션이다. 통합 멀티 클러스터 대시보드, 클라이언트 수준 진단, 설정 가능한 임계값을 적용한 지능형 경보 기능을 제공하며, 관련 대시보드로 직접 연결되는 링크와 함께 Slack, PagerDuty 또는 이메일로 경보를 전달한다. 모든 NeuralMesh 배포 환경에 추가 비용 없이 포함된다.

화이트파이버(WhiteFiber)의 샘 타바르(Sam Tabar) 최고경영자(CEO)는 "화이트파이버는 고속 다크파이버로 연결된 여러 데이터센터에 걸쳐 분산형 GPU 플랫폼을 구축하고 있다. 우리의 사업 규모에서 데이터 이동성은 있으면 좋은 기능이 아니라 핵심 기반"이라며 "NeuralMesh의 지능형 복제는 대규모 환경에서 실질적인 데이터 이동성을 구현한다. 데이터세트를 여러 사이트에서 볼 수 있게 하고, 다음 GPU 할당이 가능해지는 즉시 각 작업에 필요한 데이터만 정확하게 가져올 수 있다"고 말했다. 이어 "이를 통해 복제는 백엔드 보호 기능에서 분산형 AI 인프라 운영 방식의 핵심 요소로 전환된다. 그 결과 워크로드 이동성과 용량 효율성, 고객이 의존하는 복원력이 향상된다"며 "웨카의 데이터 및 메모리 인프라는 어떠한 타협 없이 우리의 인프라 규모를 확대할 수 있는 기반을 제공한다. 앞으로도 이 기반 위에서 함께 발전해 나가기를 기대한다"고 덧붙였다.

웨카의 아제이 싱(Ajay Singh) 최고제품책임자(CPO)는 "현재 프로덕션 AI를 운영하는 인프라 사업자들은 애초부터 함께 작동하도록 설계되지 않은 여러 공급업체의 솔루션을 조합해 플랫폼을 구축해야 했다. 파일과 객체를 위한 스택이 분리돼 있고, 두 스택 사이에서 데이터를 수동으로 이동해야 했으며, 멀티테넌시는 사후에 덧붙이는 방식이었다. NeuralMesh 6는 이들이 처음부터 실제로 필요했던 것을 제공한다. 동일한 데이터 블록에서 고성능 파일 계층과 대용량 객체 계층을 처리하고, 네이티브 멀티테넌시와 지능형 데이터 이동성, 상시 데이터 효율성을 처음부터 내장한 단일 플랫폼이다. 이는 워크로드에 맞춰 설계된 프로덕션 추론 인프라의 모습이지, 기존 인프라를 사후 개조한 것이 아니다"라고 말했다.

출시 일정
NeuralMesh 6는 2026년 하반기에 정식 출시될 예정이다. 기존 웨카 고객은 표준 업그레이드 채널을 통해 추가 비용 없이 NeuralMesh 6로 업그레이드할 수 있으며, 자세한 내용은 고객 성공 담당자에게 문의하면 된다.

웨카의 NeuralMesh 6 소프트웨어 릴리스와 기능에 관한 자세한 내용은 다음 웹사이트에서 확인할 수 있다.
https://www.weka.io/product/neuralmesh/

NeuralMesh x WEKApod: 완벽한 대칭 구조로 함께 작동하도록 설계
웨카는 NeuralMesh 소프트웨어 플랫폼을 최적화하기 위해 웨카가 직접 설계 및 개발한 하드웨어를 기반으로 제작된 최초의 AI 스토리지 어플라이언스인 3세대 WEKApod Nitro, WEKApod Prime 및 WEKApod Prime Max도 발표했다. 이 시스템은 랙당 1.1엑사바이트의 유효 용량을 제공하며, 여러 건의 특허가 출원 중이다. 자세한 내용은 오늘 발표된 WEKApod 관련 자료에서 확인할 수 있다.
https://www.weka.io/news/wekapod-3-densest-ai-storage-memory-system

웨카, 엔터프라이즈 및 에이전틱 AI 워크로드의 실제 운영 규모 지원하는 NeuralMesh 6 공개