멀티 소켓 EPYC 시스템에서 PCIe 레인이 불리해지는 이유

멀티 소켓 EPYC 시스템에서 PCIe 레인이 불리해지는 이유

AMD EPYC 프로세서는 단일 소켓(1P)과 듀얼 소켓(2P) 시스템에서 PCIe 레인 구조가 달라지기 때문에, 멀티 소켓을 사용하면 오히려 PCIe 레인이 불리해질 수 있다.

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1️⃣ EPYC의 PCIe 레인 구성 (1P vs 2P 비교)

✅ 단일 소켓 (1P) 시스템

• 최신 EPYC 9004 시리즈 (Genoa, Bergamo) 기준으로 PCIe 5.0 레인 128개 제공
• 모든 PCIe 레인이 CPU 하나에서 직접 연결됨
• 최상의 대역폭과 지연시간을 제공

❌ 듀얼 소켓 (2P) 시스템

• EPYC 2P 시스템에서는 각 CPU당 128개의 PCIe 레인을 갖지만, 일부가 소켓 간 연결(인터커넥트)로 사용됨
• Infinity Fabric을 통한 연결로 인해 사용 가능한 PCIe 레인이 줄어듦
• 예를 들어, 각 CPU당 64개씩, 총 128개 PCIe 레인이 남게 되는 경우도 있음
• 소켓 간 통신 오버헤드 증가 (NUMA 영향으로 성능 손실 발생 가능)

📌 즉, 단일 소켓에서는 모든 PCIe 레인을 직접 사용할 수 있지만, 듀얼 소켓에서는 일부 레인이 CPU 간 통신을 위해 소모되므로 불리해진다.

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2️⃣ 멀티 소켓에서 PCIe가 불리해지는 이유

1. Infinity Fabric 인터커넥트로 인해 사용 가능한 PCIe 레인 감소
   • EPYC의 소켓 간 통신(Inter-Socket Communication)을 위해 PCIe 레인의 일부를 사용
   • 이 때문에 듀얼 소켓 시스템에서는 실질적으로 사용할 수 있는 PCIe 레인이 줄어듦
2. NUMA 아키텍처로 인해 PCIe 장치 간 성능 차이 발생
   • PCIe 장치가 CPU 0에 연결되면, CPU 1에서 접근할 때 추가적인 지연시간 발생
   • 단일 소켓에서는 모든 PCIe 장치가 같은 NUMA 노드에 연결되므로 이런 문제가 없음
3. 멀티 소켓 시스템은 단일 소켓보다 플랫폼 비용이 높고 복잡
   • 듀얼 소켓 메인보드는 일반적으로 PCIe 슬롯 구성이 더 제한적
   • 단일 소켓 메인보드는 더 많은 PCIe 슬롯을 제공하는 경우가 많음

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3️⃣ 언제 멀티 소켓을 선택해야 할까?

멀티 소켓은 일반적으로 고성능 병렬 연산(HPC), 데이터베이스 서버, 대형 가상화 환경에서 필요하다. 하지만 PCIe 장치(예: GPU, SSD)를 많이 사용하는 환경에서는 오히려 단일 소켓이 유리할 수 있다.

✅ 멀티 소켓이 필요한 경우:

• CPU 코어 수가 중요한 워크로드 (예: 대규모 가상화, HPC, AI/ML)
• RAM 용량이 중요한 워크로드 (NUMA 최적화 가능)

❌ 단일 소켓이 더 유리한 경우:

• PCIe 대역폭이 중요한 환경 (예: GPU 서버, 고속 NVMe 스토리지 서버)
• 단일 NUMA 노드에서 최상의 성능을 원하는 경우

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📌 결론: EPYC 멀티 소켓을 선택할 때 PCIe 레인 손실을 고려해야 함

• EPYC 1P (단일 소켓) 시스템이 PCIe 활용에 더 유리
• EPYC 2P (듀얼 소켓) 시스템은 CPU 간 통신을 위해 PCIe 레인이 일부 소모되므로 불리
• NUMA 구조 때문에 PCIe 장치 성능 차이가 발생할 수 있음
• PCIe 장치를 많이 활용하는 서버(GPU 서버, 스토리지 서버)라면 단일 소켓이 더 적합

📌 결론적으로, EPYC의 멀티 소켓을 고려할 때는 "코어 수 vs PCIe 레인" 트레이드오프를 잘 따져봐야 한다.