데이터 센터의 미래: 인공 지능과 액체 냉각의 융합

생성 인공 지능(AI)의 급속한 증가는 기업이 AI를 채택하는 놀라운 속도를 강조합니다. 최근 Accenture 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 98%는 인공 지능이 향후 3~5년 동안 자사 전략에서 중요한 역할을 할 것이라고 말합니다. McKinsey 분석가들은 기업의 약 65%가 향후 3년 동안 인공 지능에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔습니다.

NVIDIA, AMD 및 Intel이 생성 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅(HPC)을 위해 설계된 새로운 칩을 출시할 예정입니다. 이제 막 시작되었습니다. 퍼블릭 클라우드 제공업체와 신흥 칩 기업도 경쟁하고 있습니다. IDC 분석가들은 AI 소프트웨어, 하드웨어 및 서비스에 대한 전 세계 지출이 3,000억 달러에 도달하여 올해 예상되는 1,540억 달러를 넘어설 것으로 예측합니다.

그러나 AI 확장에는 여전히 과제가 남아 있으며, 그중에서도 이러한 워크로드를 지원하는 것과 관련된 과제가 남아 있습니다. 필수 데이터 센터 인프라 과제 .

데이터 센터는 점점 더 "핫"해지고 있습니다.

GPU는 인공 지능 애플리케이션의 컴퓨팅 프로세스를 가속화할 수 있는 인공 지능 및 기계 학습에서 가장 일반적인 칩입니다. 예를 들어 NVIDIA의 H100 GPU에는 800억 개의 트랜지스터가 있으므로 많은 열이 발생하고 효율적인 냉각이 필요합니다.

전통적으로 단일 데이터 센터 랙에서 10kW에 달하는 구성은 고밀도로 간주되지만 여전히 공기 냉각이 효과적인 방법입니다. 이 서버를 식히십시오. Uptime Institute는 30kW를 초과하는 랙을 갖춘 데이터 센터가 거의 없다는 사실을 발견했지만 극도의 밀도가 나타나고 있습니다. 고성능 컴퓨팅의 상품화와 생성 인공 지능의 부상으로 인해 전력 수요가 증가하고 기존 공기 냉각 방식이 과중해지고 있습니다.

예를 들어 NVIDIA의 최신 GPU의 최대 전력 소비는 이전 세대 칩보다 160% 더 높습니다. 랙 구성은 40kW 범위를 쉽게 초과할 수 있으며 이는 기존 공기 냉각 방법으로는 관리하기 어렵습니다. 오늘날의 데이터 센터는 이러한 증가된 열 부하를 효과적으로 관리하기 위해 지속적으로 발전해야 합니다.

냉각 기술은 점점 더 중요해지고 있습니다.

다행스럽게도 우리는 점점 인기를 얻고 있는 백도어 열 스위칭 및 직접 칩 기술을 포함하여 이러한 과제를 해결할 수 있는 다양한 액체 냉각 기술을 보유하고 있습니다. 액체 냉각제가 채워진 용기에 IT 구성 요소를 담그는 것과 관련된 다양한 유형의 새로운 침수 냉각 기술도 있습니다.

침수 냉각은 아직 초기 채택 단계이지만 분석가들은 이 기술이 이 분야에서 주류가 될 것이라고 예측합니다. 시장 규모는 2021년 2억5100만 달러에서 2027년 16억 달러 이상으로 성장할 전망이다. 이는 데이터 센터 인프라 요구 사항에 큰 영향을 미칠 것이며, 비즈니스 리더는 데이터 센터 운영자가 이러한 변화를 지원하기 위해 단기적으로 필요한 투자를 할 의향이 있는지 알아야 합니다.

액체 냉각의 장점과 단점

액체는 공기보다 열 전도체로서 1,000배 더 효율적이며 인프라가 덜 필요합니다. 공기 냉각 시스템에는 쿨러, 공기 펌프, 케이블, 습도 제어 및 여과 시스템을 포함한 복잡한 냉동 장비와 정전 시 서버가 냉각을 잃지 않도록 하는 중복 백업 시스템이 필요합니다

반면, 액체 냉각 시스템은 상대적으로 단순하지만 현재 데이터 센터 인프라에 이를 구현하는 것은 초기 투자와 복잡성을 포함하여 상당한 과제를 안고 있을 수 있습니다. 액체 냉각 시스템 설정은 복잡할 수 있으며 전문적인 유지 관리가 필요할 수 있습니다. 또한 서버 설계를 조정해야 할 수 있으며 침수 방식을 채택하면 OEM 보증이 무효화될 수 있으며 냉각 시스템 누출로 인해 장비가 손상되고 가동 중지 시간이 발생할 수 있습니다. 데이터 센터 운영자는 액체 냉각 시스템 사용과 관련된 새로운 규정 및 환경 표준도 고려해야 합니다.

즉, 액체 또는 침수 냉각 시스템에는 많은 백업이나 특별한 바닥 또는 통로 밀봉 전략이 필요하지 않습니다. 에너지 소비와 비용에 대한 전반적인 영향은 상당할 수 있습니다. 최근 연구 결과에 따르면 액체 냉각을 구현하면 시설 전력을 거의 20%까지 줄이고 전체 데이터 센터 전력을 10% 이상 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다. 고성능 컴퓨팅 환경에서 액체 냉각과 공기 냉각의 효율성을 비교하기 위해 고안된 새로운 지표인 TUE(Total Usage Effectiveness)는 액체 냉각이 에너지 효율성을 15% 이상 향상시키는 것으로 나타났습니다.

액체 냉각으로 전환하면 지속 가능한 다른 이점도 있습니다. 액체 냉각 시스템은 공기 냉각 시스템보다 물이 덜 필요합니다. 데이터 센터를 개조하면 새로운 사고 방식을 사용하여 물리적 및 탄소 배출량을 줄일 수 있습니다. 열 재사용 전략은 주변 기업과 지역 사회에 에너지를 제공할 수 있습니다. 가능성은 흥미롭고 생성 AI만큼 혁신적일 수 있습니다.

지금 알아야 할 사항

온프레미스 데이터 센터로 전환하는 것은 대부분의 기업에 너무 복잡하고 비용이 많이 들 수 있습니다. 반면, 오늘날 퍼블릭 클라우드 인프라의 대부분은 대규모 AI 애플리케이션을 실행하도록 구축되지 않았으며, 클라우드에서 대용량 워크로드를 호스팅하는 데 드는 비용 증가로 인해 많은 조직이 다른 옵션을 찾게 되었습니다

이러한 과제와 기회를 고려할 때, 수많은 고객 사용 사례를 처리한 인프라 경험을 갖춘 코로케이션 데이터 센터 제공업체는 많은 기업에 최고의 솔루션을 제공할 수 있습니다. 이 분야의 리더는 조직의 혁신 과정을 안내하는 전문 지식과 지원을 제공할 수 있습니다. 또한 우리는 데이터 센터 성장을 주도할 다수의 하드웨어 OEM 및 액체 냉각 공급업체와 핵심 관계를 발전시켜 고객의 고유한 요구 사항을 충족할 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있습니다.

이제 조직은 데이터 센터 운영자가 이미 계획을 세우고 있는지, 그리고 더 중요한 것은 차세대 데이터 센터 개발을 지원하는 데 필요한 물리적 용량이나 기술을 보유하고 있는지 알아야 합니다. 데이터 센터는 이미 요구 사항에 맞는 최상의 서버로 워크로드를 이동해야 하는 복잡한 과제에 직면해 있습니다. 인공 지능 및 고성능 컴퓨팅 워크로드에 대한 요구가 계속 증가함에 따라 근본적으로 다른 냉각 시스템을 추가해야 하는 추가적인 과제로 인해 이러한 장애물이 더욱 가중될 것입니다.

현재 이러한 전략에 투자하고 있는 데이터 센터 운영자는 고객이 이러한 과제를 적극적으로 해결하도록 도울 수 있는 좋은 위치에 있을 것입니다. 인공지능은 데이터센터를 포함한 모든 것을 변화시키고 있습니다. 이제 이 대화를 시작할 시간입니다

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