데이터센터 네트워크의 혁신: 반복적 디코딩을 활용한 채널 분극화 다중 레벨 코딩

본 연구는 데이터센터 네트워크의 증가하는 트래픽 처리를 위한 혁신적인 채널 분극화 다중 레벨 코딩(CP-MLC-ID) 기술을 제시합니다. 반복적 디코딩 기법을 통해 기존 방식의 성능 한계를 극복하고, 8비트 인터리버의 효율적인 사용을 통해 실제 시스템 구현의 실용성을 높였습니다.

급증하는 AI 기반 서비스와 고해상도 비디오 스트리밍으로 인해 데이터센터 네트워크(DCN)는 전례 없는 트래픽 증가에 직면하고 있습니다. 이에 따라 저렴하고 에너지 효율적인 광 트랜시버 기술의 개발이 시급한 과제로 떠올랐습니다. 이러한 문제에 대한 해결책으로, 가키자키 타케시 등 4명의 연구진은 채널 분극화 다중 레벨 코딩과 반복적 디코딩(CP-MLC-ID) 을 활용한 혁신적인 기술을 제안했습니다.

기존의 DCN 광 트랜시버는 저복잡도 소프트 의사결정(SD) FEC와 Chase 디코더 또는 순서 통계적 디코딩과 같은 저복잡도 SD 디코더(SDD)를 사용합니다. 이는 최대 가능도 디코딩(MLD)에 효율적으로 근접하지만, 유한한 블록 길이로 인해 성능이 제한됩니다.

연구진은 이러한 한계를 극복하기 위해 CP-MLC-ID를 제안합니다. 이는 128비트 확장된 Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (eBCH) 코드와 KP4 코드를 결합하여 기존 방식보다 향상된 디코딩 성능을 보여줍니다. 실험 결과, 동일한 수의 SDD를 사용했을 때 0.25dB, 두 배의 SDD를 사용했을 때 0.40dB의 순 코딩 이득을 달성했습니다. 이는 반복적 디코딩을 통해 더욱 정확한 데이터 복구를 가능하게 합니다.

또한, 연구진은 비트 인터리버 크기가 디코딩 성능에 미치는 영향을 조사했습니다. 8비트 인터리버를 사용하더라도, 대용량 인터리버를 사용했을 때와 비교하여 약 0.1dB의 성능 저하만 발생했습니다. 이는 CP-MLC-ID의 실용성을 높이는 중요한 발견입니다. 결론적으로, 코드워드 간의 XOR 연산을 통한 약한 연결만으로도 기존의 단순 결합 코드에 비해 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보여줍니다.

이 연구는 데이터센터 네트워크의 성능 향상에 크게 기여할 뿐만 아니라, 증가하는 데이터 트래픽을 효율적으로 처리하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 특히, 8비트 인터리버의 효율적인 사용은 실제 시스템 구현에 있어서 경제적이고 에너지 효율적인 솔루션을 제공한다는 점에서 큰 의미를 지닙니다. 향후 연구는 더욱 향상된 코딩 기법과 디코딩 알고리즘을 개발하여, 더욱 저렴하고 안정적인 DCN을 구축하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.