토러스(Torus) 구조

개요

토러스(Torus) 구조는 병렬 컴퓨팅에서 자주 사용되는 2차원 또는 3차원 메시 네트워크의 확장형 토폴로지로, 각 노드가 양쪽 끝을 서로 연결해 도넛 형태의 폐회로를 형성하는 것이 특징입니다. 이 구조는 메시 구조의 단점인 경계 노드 병목 현상을 보완하면서도, 높은 확장성과 균일한 통신 지연 특성을 제공하여 슈퍼컴퓨터와 고성능 AI 연산 시스템에서 핵심 구조로 활용됩니다.

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1. 개념 및 정의

토러스 구조는 전통적인 메시 구조에 **양 끝 노드를 서로 연결하는 래핑 링크(wrapping link)**를 추가함으로써 네트워크를 폐쇄된 형태로 확장한 것입니다. 2D 토러스는 가로·세로 방향에서 각각의 가장자리 노드가 연결되며, 3D 토러스는 여기에 깊이 방향까지 추가되어 입체적인 연결망을 구성합니다.

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2. 특징

특징	설명	비고
폐회로형 구조	가장자리 노드 간 연결을 통해 전체 구조가 닫힘	도넛 형태, 균일한 연결성 유지
균일한 홉 거리	노드 간 평균 거리 감소	메시보다 평균 지연 시간 짧음
높은 확장성	노드를 행과 열 방향으로 쉽게 확장 가능	슈퍼컴퓨터에 적합

토러스는 통신 병목을 줄이고 데이터 흐름을 최적화할 수 있는 구조입니다.

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3. 구성 요소 및 형태

구성 요소	설명	예시
노드(Node)	처리 유닛 또는 연산 장치	CPU, GPU, 메모리 등
링크(Link)	노드 간 데이터 전송 경로	양방향 링크 또는 단방향 링크 사용
차원(Dimension)	연결되는 방향 수 (2D, 3D 등)	2D: 행렬형, 3D: 입체형
래핑 연결	가장자리 노드 간 직접 연결	순환형 연결 구조 형성

대부분의 토러스 구조는 2D 또는 3D 형태로 구현되며, 필요에 따라 고차원 확장도 가능합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 시스템
패킷 라우팅	X-Y 라우팅 등 차원 순서 기반	Deadlock 방지를 위한 알고리즘 필요
Wormhole Switching	패킷을 작은 플릿으로 나눠 송수신	지연 최소화, 인피니밴드 등 적용
링크 대역폭 최적화	균등한 데이터 흐름을 위한 설계	AI 학습 시스템에서 중요
고장 허용성(Fault Tolerance)	우회 경로 제공	대규모 시스템 안정성 확보

효율적인 토러스 구현은 네트워크 성능뿐 아니라 시스템 신뢰성도 높이는 데 기여합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
평균 통신 거리 감소	메시보다 경로 수가 많아 지연 감소	빠른 노드 간 통신 가능
병목 현상 완화	가장자리 우회 경로 제공	부하 분산 효과 우수
확장 용이성	행/열 방향 노드 증설로 구조 확대 가능	대형 클러스터에 적합
균형 잡힌 트래픽 분포	모든 노드가 유사한 연결 구조 가짐	네트워크 부하 편중 방지

토러스 구조는 성능과 확장성을 동시에 만족하는 대표적인 병렬 네트워크 구조입니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
슈퍼컴퓨터	IBM Blue Gene, Cray XC 시리즈 등에서 사용	고성능 라우터 및 스위치 필요
AI 연산 서버	GPU 간 통신 최적화 구조로 활용	링 구조와 결합한 혼합형 토폴로지 적용 가능
고속 클러스터	수천 개 노드 간 데이터 교환	네트워크 설계 자동화 도구 활용 필요

설계 시 라우팅 알고리즘, 링크 속도, 패킷 전송량을 정밀 조정해야 최적의 성능을 낼 수 있습니다.

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7. 결론

토러스 구조는 병렬 시스템에서 높은 확장성과 안정적인 통신 성능을 동시에 달성할 수 있는 고효율 네트워크 토폴로지입니다. 기존 메시 구조의 한계를 극복하면서도 간단한 확장으로 수천 개의 노드를 구성할 수 있어, 슈퍼컴퓨터 및 AI 연산 시스템에서 필수적인 구조로 자리잡고 있습니다. 향후에는 광통신 기반 고속 토러스, AI 기반 트래픽 최적화 라우팅, 고차원 토러스 클러스터 등으로 발전할 것으로 기대됩니다.