- AI 팩토리의 전력 효율성, 신뢰성 및 지속 가능성을 극대화하는 혁신적인 접근 방식 제시
최근 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산되며 혁신을 주도하고 있다. 제조업, 건설, 교통, 헬스케어 등에서 실시간 데이터와 가상 시뮬레이션을 결합한 디지털 트윈 기술을 활용해 운영 효율성을 극대화하고 있다. 특히, AI 기반 디지털 트윈은 보다 정교한 분석과 예측을 가능하게 하며, 기업과 기관들이 지속 가능한 성장을 이루는 데 핵심적인 역할을 하고 있다. 이러한 흐름 속에서, 에너지 관리 및 자동화 분야의 글로벌 선도 기업인 슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)과 전력 시스템 설계 및 운영 기술을 이끄는 이탭(ETAP)이 AI를 활용한 세계 최초의 공정 전력 시뮬레이션 디지털 트윈을 공개해 주목받고 있다.
슈나이더 일렉트릭-ETAP, AI 기반 디지털 트윈 공개
슈나이더 일렉트릭과 ETAP은 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse™) AI 팩토리 디지털 트윈 블루프린트를 활용해 전력 시스템뿐만 아니라 기계, 열역학, 네트워크 등 다양한 요소를 통합한 정교한 AI 팩토리 운영 시뮬레이션을 가능하게 하는 디지털 트윈을 개발했다. 이를 통해 AI 팩토리의 전력 효율성, 신뢰성 및 지속 가능성을 극대화하는 혁신적인 접근 방식을 제시하며, AI 팩토리 설계 및 운영 방식의 새로운 기준을 마련할 것으로 기대를 모으고 있다.
이번 디지털 트윈은 기존 전력 시스템 시각화 기술을 뛰어넘어 실시간 데이터와 고급 분석 기능을 통합해 보다 정교한 전력 설계 및 시뮬레이션을 지원한다. 주요 기능으로는 ▲고급 전력 시스템 설계 및 시뮬레이션 ▲실시간 데이터 기반 ‘가상 시나리오(What-If)’ 분석 ▲전력 인프라 성능 모니터링 및 예측 유지보수 ▲에너지 효율 최적화 및 전력 사용 패턴 분석 ▲전력 사용량 기반 인프라 요구 사항 예측을 통한 비용 절감 등이 포함된다.
AI 데이터 센터의 전력 효율성 향상
최근 AI 모델 학습과 추론 작업이 증가하면서 데이터 센터의 전력 소비량이 급격히 증가하고 있다. AI 학습 및 복잡한 연산 작업은 기존 컴퓨팅 환경보다 높은 전력 밀도를 요구하며, 이에 따라 데이터 센터의 설계 및 운영 방식 전반에 대한 재검토가 필요한 상황이다.
슈나이더 일렉트릭과 ETAP, 엔비디아는 이러한 문제를 해결하기 위해 ‘그리드 투 칩(Grid to Chip)’ 접근 방식을 도입했다. 기존 데이터 센터 운영자가 랙(Rack) 단위에서 평균 전력 소비량을 추정했던 것과 달리, ETAP의 새로운 디지털 트윈 기술은 칩 레벨에서의 동적 부하 행동을 정밀하게 모델링해 AI 워크로드 환경에서도 최적의 전력 시스템 설계 및 운영이 가능하도록 지원한다.
엔비디아의 HPC 및 AI 팩토리 솔루션 수석 디렉터인 디온 해리스(Dion Harris)는 “AI 워크로드가 증가함에 따라, 정밀한 전력 관리는 효율성, 신뢰성, 지속 가능성을 보장하는 핵심 요소가 됐다. 슈나이더 일렉트릭 및 ETAP과의 협업을 통해 데이터 센터 운영자는 전력 소비를 정확히 분석하고 AI 도입을 더욱 가속화할 수 있다”고 말했다.
디지털 트윈을 통한 지속 가능한 AI 인프라 구축
ETAP의 CEO인 타뉴 칸델왈(Tanuj Khandelwal)은 “이번 협업은 단순한 기술 도입이 아니라, AI 시대에 맞는 데이터 센터 설계 및 운영 방식을 근본적으로 재구성하는 혁신적인 변화”라며 “전력 엔지니어링과 첨단 가상화 및 AI 기술을 융합해 새로운 인프라 관리 패러다임을 창출하고 있다”고 강조했다.
슈나이더 일렉트릭 데이터 센터, 네트워크 및 서비스 사업부 부사장 판카즈 샤르마(Pankaj Sharma)는 “AI 워크로드 대응을 위해서는 협업, 속도, 혁신이 필수적이다”며 “슈나이더 일렉트릭과 ETAP, NVIDIA가 함께 데이터 센터 기술을 발전시키는 것뿐만 아니라, 기업들이 AI의 전력 요구 사항을 효과적으로 충족하고 운영을 최적화할 수 있도록 지원하고 있다”고 밝혔다.
이번 협업을 통해 AI 데이터 센터는 보다 정확한 전력 사용 패턴 분석, 예측 유지보수, 에너지 효율 최적화를 실현할 수 있게 된다. 이는 기업들이 비용 절감뿐만 아니라 지속 가능한 AI 인프라를 구축하는 데 기여할 것으로 기대된다.
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