기후 변화에 대응하기 위한 전략적 도구로 꼽히고 있는 AI

새로운 연구에 따르면 머신러닝은 이미 다양한 산업 분야에서 에너지 효율을 크게 향상시키는데 도움을 주고 있습니다.
by NVIDIA Korea

새로운 연구 보고서에서는 에너지 효율을 높이고 기후 변화에 대응하기 위한 AI 및 가속 컴퓨팅의 잠재력을 강조하며, 엔비디아가 오랫동안 깊이 관여해 온 노력에 대해 설명하고 있습니다.

“AI의 에너지 사용에 대한 우려에 대한 재고”라는 제목의 본 연구 자료는 AI가 이러한 중요한 요구를 해결하는 데 어떻게 큰 역할을 할 수 있는지, 그리고 이미 많은 경우에 큰 역할을 하고 있는지에 대해 잘 연구된 조사 내용을 제공하고 있습니다.

워싱턴에 위치한 과학 기술 정책 전문 싱크탱크인 정보기술혁신재단(ITIF)의 이 연구는 수십 개의 출처를 인용하여 정부가 여러 산업 분야에서 에너지 효율성을 높이는 중요한 새 도구로서 AI 채택을 가속화할 것을 촉구합니다.

AI는 “탄소 배출을 줄이고, 청정 에너지 기술을 지원하며, 기후 변화에 대처하는 데 도움이 될 수 있다”고 말합니다.

AI가 에너지 효율성을 높이는 방법

본 보고서는 머신러닝이 이미 여러 분야에서 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 도움을 주고 있는 방법을 설명하고 있습니다.

예를 들어, 보고서는 다음과 같이 언급하고 있습니다.

  • 농부들은 비료와 물 사용을 줄이기 위해 AI를 사용하고 있습니다.
  • 전력회사는 전력망의 효율성을 높이기 위해 AI를 도입하고 있습니다.
  • 물류 업체에서는 배송 경로를 최적화하여 차량의 연료 소비를 줄이고 있습니다.
  • 공장에서는 폐기물을 줄이고 에너지 효율을 높이기 위해 이를 도입하고 있습니다.

이 연구에서는 이 외에도 다양한 방식으로 AI가 에너지 효율성을 향상시킨다고 이야기하고 있습니다. 따라서 정책 입안자들에게 “환경과 관련하여 AI가 문제의 일부가 아니라 해결책의 일부가 되도록 해야 한다”고 촉구하고 있기도 합니다.

또한 “공공 부문이 보다 효율적인 디지털 서비스, 스마트 시티 및 빌딩, 지능형 교통 시스템, 그리고 기타 AI를 활용한 효율성을 통해 탄소 배출을 줄일 수 있도록” 정부 기관 전반에 걸쳐 AI를 광범위하게 채택할 것을 추천하고 있습니다.

AI에 대한 데이터 검토

이 연구의 저자인 Daniel Castro는 현재 AI에 대한 예측에서 20여 년 전 인터넷이 부상하면서 나타난 과장된 예측이 반복되는 것을 목격했습니다.

Daniel Castro

“사람들은 초기 연구를 바탕으로 추정하지만, 에너지 효율과 같은 디지털화 과정에서 시간이 지남에 따라 개선되는 모든 중요한 변수를 고려하지 않고 있습니다.”라고 ITIF의 데이터 혁신 센터를 이끌고 있는 Castro는 말합니다.

“정책 입안자들이 큰 그림을 놓치고 특히 헬스케어와 같은 규제 영역에서 긍정적인 영향을 미치는 AI의 유익한 사용을 억제할 수 있다는 것이 위험합니다.”라고 그는 말합니다.

“예를 들어, 1980년대부터 전자 건강 기록이 있었지만, 이를 배포하기 위해서는 정부의 집중적인 투자가 필요했습니다.”라고 그는 덧붙였습니다. “이제 AI는 정부와 경제 전반에 걸쳐 탈탄소화를 위한 큰 기회를 제공할 것입니다”

데이터센터 전반에 걸친 효율성 최적화

모든 규모의 데이터센터는 AI와 가속화된 컴퓨팅을 통해 에너지 효율성을 극대화할 수 있습니다.

예를 들어, 엔비디의 AI 기반 날씨 예측 모델인 FourCastNet은 현재 기술보다 약 45,000배 더 빠르고 12,000배 더 적은 에너지를 소비하여 예보를 생성합니다. 이는 지역 예보를 제공하기 위해 지속적으로 실행되는 전 세계 슈퍼컴퓨터의 효율성을 높일 수 있다고 Max Planck 기상연구소의 소장인 Bjorn Stevens는 블로그에서 말했습니다.

엔비디아의 계산에 따르면 모든 AI, 고성능 컴퓨팅 및 네트워킹 오프로드를 CPU 대신 GPU 및 DPU 가속기에서 실행하면 데이터센터에서는 연간 19테라와트시의 전력을 절약할 수 있습니다. 이는 승용차 290만 대가 1년 동안 주행할 때 소비하는 에너지와 맞먹는 양입니다.

작년에 미국 에너지부의 오픈 사이언스 선도 시설에서는 가속 컴퓨팅을 통한 발전을 문서화했습니다.

국립 에너지 연구 과학 컴퓨팅 센터의 테스트에서 엔비디아 A100 텐서 코어 GPU를 사용하여 네 가지 주요 과학 애플리케이션의 에너지 효율이 평균 5배 향상되었습니다. 일기 예보 애플리케이션은 거의 10배의 향상을 기록했습니다.

GPU의 에너지 효율은 시간이 지남에 따라 크게 향상되었습니다.

AI, 가속 컴퓨팅으로 기후 과학을 발전시키다

가속 컴퓨팅과 AI의 결합으로 기후 변화를 이해하고 대처하는 데 도움이 되는 새로운 과학적 도구가 탄생하고 있습니다.

2021년,엔비디아는 지구 규모의 기후를 시뮬레이션할 수 있는 슈퍼컴퓨터에 지구의 디지털 트윈을 구축하는 이니셔티브인 Earth-2를 발표한 바 있습니다. 이는 전 세계적으로 비슷한 야심찬 노력을 기울이고 있는 몇 안 되는 프로젝트 중 하나입니다.

유럽 최고의 일기예보 센터에서 20년 이상 근무한 베테랑인 프로젝트 리더인 Peter Bauer는 가속 컴퓨팅, AI, “전례 없는 규모의 협업”을 통해 지구의 디지털 트윈을 만들고 있는 범유럽 프로젝트인 Destination Earth를 예로 들며, 이 프로젝트는 전례 없는 규모의 협업이라고 말했습니다.

유틸리티 분야의 전문가들은 AI가 지속가능성을 발전시키는 데 핵심이라는 데 동의하고 있습니다.

45개국 450개 이상의 기업과 협력하는 독립 비영리 단체인 전력 연구소의 수석 프로그램 관리자인 Jeremy Renshaw는 블로그에서 “풍력, 태양광과 같은 저용량 가변 발전원이 대거 온라인에 등장하고 양방향 전력이 주택으로 들어오고 나가면서 기하급수적으로 복잡해지고 있는 전력망의 안정성을 유지하는 데 AI가 중요한 역할을 할 것입니다”라고 밝힌 바 있습니다.

지속 가능한 컴퓨팅과 2025 회계연도부터 100% 재생 에너지를 사용하겠다는 엔비디아의 약속에 대해 자세히 알아보세요. 그리고 아래 동영상에서 AI가 기후 변화에 대응하기 위한 노력을 가속화하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.