AI는 단순히 더 똑똑한 기계를 만드는 것만이 아니라 더 친환경적인 세상을 만들기 위한 것입니다.
에너지 사용 최적화부터 배출량 감소까지, AI와 가속화된 컴퓨팅은 업계가 세계에서 가장 어려운 환경 문제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.
NVIDIA의 기업 지속 가능성 담당 수석 디렉터인 Joshua Parker가 NVIDIA의 AI 팟캐스트 최신 에피소드에서 이러한 기술이 에너지 효율의 새로운 시대를 이끌고 있다고 설명합니다.
법학과 엔지니어링을 전공한 노련한 지속 가능성 전문가인 Parker는 웨스턴 디지털과 같은 주요 기업에서 지속 가능성 이니셔티브를 이끌며 기업 지속 가능성 전략을 개발했습니다. 그의 전문 분야는 기업 지속 가능성, 지적 재산 및 환경 영향에 걸쳐 있습니다.
물론 AI 시스템 자체도 에너지를 사용하지만, 더 중요한 것은 AI와 가속 컴퓨팅이 다른 시스템의 에너지 절약을 돕는 방식입니다. 데이터센터를 예로 들어보겠습니다.
데이터 센터는 챗봇, AI 기반 검색, 콘텐츠 생성 등의 서비스에서 AI가 작동하는 데 필요한 데이터를 처리하는 강력한 시스템을 수용하는 AI의 중추입니다. 전 세계적으로 데이터센터는 전체 에너지 소비의 약 2%를 차지하며, AI 전용 센터는 그 중 극히 일부에 불과합니다.
“AI는 아직 전 세계적으로 전체 에너지 소비량에서 아주 작은 부분을 차지합니다.”라고 Parker는 말합니다. 하지만 AI가 에너지 사용을 최적화할 수 있는 잠재력은 엄청납니다.
그럼에도 불구하고 AI의 진정한 초능력은 최적화 능력에 있습니다.
어떻게요? GPU와 CPU를 결합한 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용하는 것입니다. GPU는 복잡한 연산을 빠르고 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.
실제로 이러한 시스템은 AI 추론 및 학습을 위한 기존의 CPU 전용 시스템보다 최대 20배 더 에너지 효율적일 수 있다고 Parker는 말합니다.
이러한 발전은 지난 8년 동안 에너지 효율의 엄청난 향상에 기여했으며, 이는 AI가 점점 더 복잡한 문제를 해결할 수 있게 된 이유 중 하나입니다.
가속 컴퓨팅이란 무엇인가요?
가속 컴퓨팅의 핵심은 더 적은 자원으로 더 많은 작업을 수행하는 것입니다.
여기에는 GPU와 같은 특수 하드웨어를 사용하여 더 적은 에너지로 더 빠르게 작업을 수행하는 것이 포함됩니다.
이는 단순한 이론이 아닙니다. “효율성의 변화는 정말, 정말 극적입니다.”라고 Parker는 강조합니다.
“8년 전과 오늘날의 AI 추론 에너지 효율을 비교하면 45,000배 이상 에너지 효율이 높아졌습니다.”라고 Parker는 말합니다.
이는 AI가 더 널리 보급됨에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 증가하기 때문에 중요한 문제입니다.
가속화된 컴퓨팅은 기업이 막대한 양의 에너지를 소비하지 않고도 AI 운영을 확장하는 데 도움이 됩니다.
이러한 에너지 효율성은 오늘날의 가장 큰 지속 가능성 문제를 해결할 수 있는 AI 능력의 핵심입니다.
실행 중인 AI: 기후 변화 대응
AI는 단순히 에너지를 절약하는 데 그치지 않고 기후 변화에 대응하는 데도 도움이 됩니다.
“일반적으로 AI와 가속화된 컴퓨팅은 날씨와 기후 모델링 및 시뮬레이션의 판도를 바꾸고 있습니다.”라고 Parker는 말합니다.
예를 들어, AI로 강화된 일기 예보가 더욱 정확해지면서 업계와 정부는 허리케인이나 홍수와 같은 기후 관련 사건에 대비할 수 있게 되었다고 Parker는 설명합니다.
이러한 사건을 더 잘 예측할수록 더 잘 대비할 수 있으며, 이는 곧 자원 낭비와 피해를 줄일 수 있다는 것을 의미합니다.
또 다른 핵심 영역은 물리적 환경의 가상 모델인 디지털 트윈의 부상입니다.
이러한 AI 기반 시뮬레이션을 통해 기업은 물리적 환경에 많은 비용이 드는 변경을 가하지 않고도 실시간으로 에너지 소비를 최적화할 수 있습니다. 한 기업의 경우 디지털 트윈을 사용하여 에너지 사용량을 10% 절감할 수 있었다고 Parker는 말합니다.
이는 작은 수치로 들릴 수 있지만 산업 전반으로 확대하면 그 효과는 엄청납니다.
또한 AI는 태양 전지판과 전기 자동차 같은 재생 에너지 기술을 위한 신소재 개발에도 중요한 역할을 하며 청정 에너지로의 전환을 가속화하는 데 도움을 주고 있습니다.
AI가 데이터센터의 지속가능성을 높일 수 있을까요?
AI가 작동하려면 데이터센터가 필요하며, AI가 성장함에 따라 컴퓨팅 성능에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 하지만 데이터센터가 에너지를 많이 소비할 필요는 없습니다. 오히려 지속 가능성 솔루션의 일부가 될 수 있습니다.
한 가지 주요 혁신은 다이렉트 투 칩 액체 냉각입니다. 이 기술을 통해 데이터센터는 에너지 집약적인 기존 공조 방식보다 훨씬 더 효율적으로 시스템을 냉각할 수 있습니다.
“새로운 B200 칩을 위한 데이터센터 권장 설계는 모두 다이렉트 투 칩 액체 냉각에 초점을 맞추고 있습니다.”라고 Parker는 설명합니다. 이 방식은 칩 수준에서 직접 냉각함으로써 에너지를 절약하여 데이터센터가 전력 낭비 없이 시원함을 유지할 수 있도록 도와줍니다.
AI가 확장됨에 따라 데이터센터의 미래는 처음부터 에너지 효율을 고려한 설계에 달려 있습니다.
이는 재생 에너지를 통합하고, 에너지 저장 솔루션을 사용하며, 냉각 기술을 지속적으로 혁신하는 것을 의미합니다.
목표는 탄소 발자국을 늘리지 않으면서도 전 세계적으로 증가하는 컴퓨팅 전력 수요를 충족할 수 있는 친환경 데이터센터를 만드는 것입니다.
“컴퓨팅 밀도가 매우 높기 때문에 동일한 단일 다이렉트 투 칩 냉각 요소로 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 처리할 수 있기 때문에 냉각에 투자하는 것이 더 합리적입니다.”라고 Parker는 말합니다.
지속 가능한 미래를 구축하는 AI의 역할
AI는 단순히 시스템 최적화를 위한 도구가 아니라 지속 가능한 혁신의 원동력입니다.
에너지 그리드의 효율성 개선부터 공급망 물류 개선에 이르기까지, AI는 폐기물과 배출량을 줄이는 데 앞장서고 있습니다.
“저는 AI가 더 많은 지속 가능성과 더 지속 가능한 결과를 달성하는 데 도움이 되는 최고의 도구가 될 것이라고 굳게 믿습니다.”라고 Parker는 말합니다.
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