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  [일반] 구글 인공지능 머신러닝 기술을 이용해 데이터센터 냉각비용 40% 절감 게시글을 twitter로 보내기 게시글을 facebook으로 보내기
write date : 2018-10-25 10:02:39   
  일반 >구글 인공지능 머신러닝 기술을 이용해 데이터센터 냉각비용 40% 절감
구글 인공지능 머신러닝 기술을 이용해 데이터센터 냉각비용 40% 절감. 전 세계 데이터 센터 운영에 드는 전력 생산에는 지구 전체 온실가스 배출량의 약 2%를 차지한다. 데이터 센터의 에너지 소비량은 첨단 기술 산업 분야의 중요한 문제이다

구글 인공지능 머신러닝 기술을 이용해 데이터센터 냉각비용 40% 절감. 전 세계 데이터 센터 운영에 드는 전력 생산에는 지구 전체 온실가스 배출량의 약 2%를 차지한다. 데이터 센터의 에너지 소비량은 첨단 기술 산업 분야의 중요한 문제이다.

최근 구글은 딥마인드(DeepMind)의 범용 인공지능 알고리즘을 이용해 데이터 센터 냉각에 드는 비용을 40% 절감했다고 발표했다. 딥마인드는 컴퓨터 바둑 프로그램 알파고를 개발한 구글의 자회사다. 런던에 본사를 둔 딥마인드는 데미스 허사비스 현 최고경영자(CEO), 셰인 레그, 무스타파 술레이만 등 3명에 의해 창립됐으며 2014년 구글에 약 4억 파운드에 인수된 후 사명을 '딥마인드 테크놀로지스'에서 '구글 딥마인드'로 변경했다.

딥마인드 공동창립자인 무스타파 슐레이만(Mustafa Suleyman)은 딥마인드에서 개발한 알고리즘을 기반으로 온도와 전력 데이터를 실시간으로 반영해 팬, 냉각 시스템, 창문 등 약 120개 변수를 조정하는 적응형 시스템을 개발했다고 설명했다. 슐레이만은 이 시스템을 이용하여 데이터 센터 전체 전력 소모를 15% 줄일 수 있었으며 이러한 전력 소모 절감 기술이 환경에 미치는 영향이 중대할 것이라고 말했다.

전 세계 데이터 센터 운영에 드는 전력 생산에는 지구 전체 온실가스 배출량의 약 2%를 차지한다. 구글은 이번에 개발된 시스템을 연말까지 세계 전체 구글 데이터 센터에 적용하기로 했다. 구글은 이미 2014년부터 전력소모를 줄이기 위해 머신러닝 기술을 활용하여 이 과정에서 축적된 데이터를 자신들의 인공신경망을 학습시키는데 사용해서 한 단계 더 높은 수준의 전력효율성을 달성하게 된 것이다.

전 세계에 있는 구글 데이터센터는 구글 검색과 G메일, 유튜브 같은 구글 내 다양한 서비스를 지원하는 역할을 한다. 데이터센터를 가동시키는 것은 엄청난 양의 전력을 소모한다.

구글은 서버시스템과 냉각 시스템의 에너지원을 보다 효율적으로 만들고 가능한 한 청정에너지를 사용하고자 노력해왔다. 예를 들어 데이터센터에 사용하는 서버를 고효율 모델로 대체하거나 신재생에너지로 전력을 조달하는 등 다방면으로 노력을 기울여 왔다. 특히 산업 규모의 냉각 시스템을 효율적으로 가동한다는 것은 매우 어렵고 장비와 환경, 직원 사이의 복잡한 상호작용을 가져오게 된다. 데이터센터의 냉각 효율은 상당히 중요하다. 많은 열을 발생시키는 데이터센터를 적절하게 냉각시키는 건 데이터 안정성을 보장하는 중요한 요소가 된다.

데이터센터 냉각에 필요한 에너지는 데이터센터에서 사용하는 에너지의 상당 부분을 차지한다. 하지만 데이터센터 냉각 시스템은 데이터센터를 구성하는 기기가 너무 복잡한 데다 비선형적인 상호 영향을 주는 탓에 인간의 직관으로는 적용하기 어렵다는 특성이 있다. 구글은 데이터센터 냉각 효율을 높이기 위해 딥 마인드를 투입시켰고 그 결과 냉각 시스템 전력 소비를 대폭 줄이는데 성공했다.

효율성은 전체 빌딩의 에너지 사용량 대비 IT 부서의 에너지 사용량의 비율로 측정된다. 이를 전원사용효과(Power Usage Effectiveness, PUE)라고 한다. 딥마인드는 엔지니어 수천 명이 수집한 데이터센터 내 온도와 전력, 냉각 펌프 냉각수의 유속 등 다양한 데이터를 딥러닝으로 분석하여 에너지 효율을 높이는 프레임워크를 만들었다. 그 결과 냉각 시스템 소비 전력을 일정하게 40% 줄이는 데 성공했다. 이는 에너지 지표인 PUE(Power Usage Effectiveness)로 15% 개선에 해당한다. 그리고 이 수치는 데이터 센터가 달성한 가장 낮은 PUE 이다. 구글은 복잡한 변화 속에서 최적의 조건을 찾는 머신러닝 기법의 범용성을 이용하여 앞으로 데이터센터 내의 다른 부분에 대한 효율화도 같이 진행할 예정이다.

슐레이만은 ‘구글은 제휴사들과 똑같은 알고리즘을 쓰는 방안을 논의하고 있으며 데이터 센터만이 아니라 대규모 생산시설이나 국가 차원에서 구축된 에너지 그리드에도 이 기술이 적용될 수 있을 것’으로 전망했다. 딥마인드에서 만든 알고리즘은 범용성을 지니고 있어 데이터센터 냉각뿐만 아니라 발전소나 반도체 공장 등에서 전력이나 물 사용량을 최적화는 등 다양한 분야에서 응용이 가능할 전망이다.

구글의 전력 사용 총량은 샌프란시스코의 전력 총량과 맞먹는다. 이 중 많은 부분이 데이터센터 냉각에 쓰인 것으로 추정된다. 구글은 2017년부터 100% 재생에너지만 사용하겠다는 계획을 내놓았다. 필요한 에너지를 풍력과 태양광을 중점으로 조달한다는 계획이다. 전력 사용량이 급증하는 가운데 비용이 싸진 재생에너지를 사용해 환경보호는 물론 비용절감 효과까지 노리겠다는 의도이다.

조 카바 구글 기술 인프라 담당 이사는 현재 구글이 조달하는 재생에너지 대부분이 풍력 발전을 통한 것이지만 태양광이나 지열 등 다른 재생에너지 비중도 늘려 나갈 것이라고 밝혔다. 구글은 세계에서 재생에너지를 가장 많이 사용하는 기업이 될 전망이다.

재생에너지 발전비용이 급감한 것도 큰 영향을 미쳤다. 구글에 따르면 풍력발전 비용은 6년 만에 60%, 태양광은 80% 줄어들었다. 재생에너지 사용은 친환경일 뿐 아니라 비용 절감 효과까지 얻을 수 있다는 의미이다.

구글은 2010년 재생에너지를 처음 사용한 뒤 2012년에는 향후 5년 이내에 100% 재생에너지를 사용하겠다는 목표를 세웠다. 최근 서방 국가에서는 재생에너지를 활용하려는 기업이 늘어나는 추세이다. 2014년에는 재생에너지 100% 사용을 목표로 하는 기업연합인 'RE100'이 발족되기도 했다. 미국 마이크로소프트(MS)와 독일 SAP는 이미 재생에너지 100% 사용 목표를 달성했다.

블룸버그에 따르면 내년부터 2040년까지 전 세계에서 개발되는 에너지 가운데 3분의 2를 재생에너지가 차지할 전망이다. 구글과 같은 대기업의 사용에 힘입어 재생에너지 분야의 투자 금액은 8조 달러에 달할 것으로 예측된다.

데이터 센터의 에너지 소비량은 첨단 기술 산업 분야의 중요한 문제이다. 미 에너지성 로렌스버클리 국립연구소의 연구진들은 미국의 데이터센터에서 사용되는 에너지는 미국 전체 전기 사용량의 1.8%에 달하며 2020년이 되면 약 730억 킬로와트시에 달할 것으로 예측하고 있다.

데이터 센터 에너지 사용 부문의 세계적 권위자인 조나단 쿠미(Jonathan Koomey)는 머신러닝 기술의 사용은 매우 중요한 발전이라고 평가했다. 그러나 그는 냉각에너지는 데이터센터에서 사용하는 에너지의 일부(약 10%)이며 머신러닝 알고리즘을 활용하여 데이터 센터에서 전력이 가장 많이 소비되는 컴퓨터 칩의 작동을 최적화하는 것이 더 중요하다고 생각하고 있다. 그는 ‘구글과 같은 대기업들이 컴퓨팅 부하를 최적화하기 위해 이러한 도구를 더욱 많이 사용해야 한다. 냉각보다는 컴퓨팅 측면의 에너지 감축효과가 10배 더 크다’라고 강조했다.



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