간략한 요약
이 강연에서는 인공지능(AI) 혁명을 지원하면서도 더욱 안정적이고 저렴하며 깨끗한 에너지망을 구축하는 방법을 모색합니다. 연사는 AI가 에너지망을 구하는 데 도움을 줄 수 있다고 주장하며, AI 데이터 센터의 유연성을 통해 에너지 소비를 동적으로 조절하고, 기존 에너지망의 용량을 최대한 활용하며, 청정 에너지 통합을 촉진할 수 있다고 설명합니다.
- AI 데이터 센터의 유연성을 통해 에너지 소비를 동적으로 조절 가능
- 기존 에너지망의 용량을 최대한 활용
- 청정 에너지 통합 촉진
소개
피닉스에서 AI 서버들이 에너지 소비를 25% 줄여 전력 수요를 충족시킨 사례를 소개하며, AI가 에너지망을 지원할 수 있는 가능성을 제시합니다. 연사는 에너지망의 과제를 재해석하고, AI가 에너지 소비를 지능적으로 관리하여 네트워크를 지원하고 에너지 용량을 활용할 수 있도록 돕는 Emerald AI를 설립한 배경을 설명합니다.
AI와 전력망의 충돌
AI 데이터 센터의 급증과 노후화된 전력망 간의 충돌로 인해 미국이 AI 분야에서 뒤처지고, 에너지 가격이 상승하며, 화석 연료 의존도가 높아질 수 있다고 경고합니다. 데이터 센터 연결 지연, 가정용 에너지 가격 상승, 화석 연료 사용 증가 등의 문제점을 지적하며, AI가 전력망의 가장 큰 사용자인 동시에 가장 큰 지원군이 될 수 있다고 주장합니다.
유연성의 중요성
AI의 유연성이 에너지망 지원의 핵심이라고 강조하며, AI 데이터 센터가 에너지 소비를 동적으로 조절하여 전력망의 부담을 줄이고, 유휴 용량을 활용할 수 있다고 설명합니다. 전력망의 유휴 용량 활용, AI 데이터 센터의 유연성을 통한 전력 수요 감소, 100기가와트 규모의 데이터 센터 추가 설치 가능성 등을 언급하며, AI 데이터 센터의 유연성이 전력망 확장에 소요되는 시간을 절약하고 청정 에너지 통합을 촉진할 수 있다고 주장합니다.
Emerald Conductor
AI 데이터 센터에 유연성을 제공하는 소프트웨어인 Emerald Conductor를 소개하며, 시공간적 유연성을 통해 AI 작업 부하를 조절하고 전송할 수 있다고 설명합니다. 시간적 유연성(작업 부하 일시 중단 또는 속도 조절)과 공간적 유연성(데이터 센터 간 작업 부하 전송)을 활용하여 전력망의 부담을 줄이고 사용자 경험에 영향을 미치지 않으면서 AI 작업을 완료할 수 있다고 설명합니다.
실증 및 협력
Emerald Conductor의 실증 사례를 소개하며, 에너지 및 AI 산업 간의 협력과 변화의 필요성을 강조합니다. 256개의 GPU 서버를 사용하여 AI 작업 부하를 안전하게 25% 줄인 사례를 통해 AI 데이터 센터의 유연성을 입증하고, 에너지 및 기술 산업 간의 협력, DCFlex와 같은 이니셔티브, Nvidia와의 협력을 통해 차세대 데이터 센터를 구축하는 노력을 소개합니다.
미래
AI 데이터 센터의 유연성을 통해 전력망 업그레이드를 기다리지 않고도 AI 인프라를 구축하고, 정전 발생을 예방하며, 에너지 가격을 낮추고, 청정 에너지 사용을 촉진할 수 있다고 결론짓습니다. AI 인프라 구축 가속화, 정전 예방, 에너지 가격 인하, 청정 에너지 사용 촉진 등의 이점을 강조하며, AI가 미래 에너지 시스템의 핵심이 될 수 있다고 주장합니다.
