[디지털투데이 홍경민 인턴기자] 샌디스크가 일주일가량 소요되던 SSD 전처리 시간을 단 6시간대로 단축하는 샌디스크 유사 난수(SP랜덤; SanDisk Pseudo Random) 알고리즘을 오픈 소스로 공개하며 데이터센터 운영 효율화에 본격적으로 나섰다.

12일(현지시간) IT 매체 테크레이더에 따르면, 샌디스크는 최근 자사의 핵심 알고리즘인 SP랜덤을 스토리지 테스트 도구인 FIO(Flexible IO Tester)의 확장 기능으로 배포해 업계 전반에서 자유롭게 활용할 수 있도록 했다.

새로 구매한 기업용 SSD는 실무 환경에 투입하기 전 성능을 안정화하는 전처리 과정이 필수적이다. 이 과정에서 컨트롤러는 데이터를 채우고 가비지 컬렉션이나 웨어 레벨링 등 복잡한 내부 관리 작업을 수행한다. 이러한 활동들이 정상 상태(Steady-state)에 도달해야만 드라이브의 입출력(IO) 성능이 생산 환경에서 신뢰할 수 있을 만큼 일정해지기 때문이다.

기존 방식은 드라이브 전체 용량의 두 배 이상을 기록해야 하기에 128TB 기준 약 160시간, 즉 일주일 가까운 시간이 소요되는 한계가 있었다. 하지만 SP랜덤을 적용하면 동일한 작업을 단 6.5시간 만에 완료할 수 있다. 256TB 대용량 드라이브 역시 250시간이 걸리던 전처리 과정을 동일한 시간으로 단축하며, 기존 대비 최대 97% 이상의 시간을 절감하는 성과를 거뒀다.

이 같은 획기적인 단축의 비결은 SP랜덤만의 정교한 계산 방식에 있다. 데이터를 여러 번 쓰는 대신, 오버 프로비저닝이 어떻게 분산될지 미리 계산해 단 한 번의 물리적 쓰기만으로 전처리를 완료하는 원리다. 드라이브 구역을 겹치게 나누고 주소에 따라 분산량을 조절하는 수학적 설계를 통해 성능 안정화에 필요한 리소스를 최소화했다.

샌디스크는 이 기술을 오픈 소스로 공개해 전 세계 저장장치 업계가 즉시 도입할 수 있도록 했다. 이는 대규모 SSD를 신속하게 현장에 투입해야 하는 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 인프라 운영자들에게 실질적인 혜택을 줄 것으로 보인다. 드라이브당 150시간 이상의 리드 타임을 줄이는 것은 클라우드 사업자의 배포 속도 향상과 운영 비용 절감으로 직결되기 때문이다.

특히 수천개의 드라이브가 병렬로 작동하는 AI 워크로드는 미세한 성능 변동에도 민감하게 반응한다. 일관된 성능이 핵심인 AI 학습 및 추론 환경에서 SP랜덤은 인프라 효율을 높이는 핵심 기술이 될 전망이다. 다만 일반 소비자용 PC는 단일 드라이브를 사용하는 경우가 많아 전처리 단축에 따른 체감 변화는 크지 않을 것으로 예상된다.

결국 샌디스크의 이번 결정은 방대한 저장 배열을 관리하는 기업들에 실무적인 해법을 제시한 행보로 풀이된다. 수학적 설계를 통해 실제적인 시간 절감 효과를 증명한 만큼, 향후 AI 인프라 구축 속도와 글로벌 데이터센터 운영 효율 전반에 유의미한 변화를 가져올 것으로 기대된다.

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