구글 데이터센터, 인공지능이 운영과 에너지 절약에 혁신적으로 기여하고 있다
구글 데이터센터, 인공지능이 운영과 에너지 절약에 혁신적으로 기여하고 있다
  • 최광민 기자
  • 승인 2020.03.01 14:15
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머신러닝을 가속하기 위해 텐서 프로세싱 유닛을 설계하고 모든 데이터 센터에 고성능 서버를 장착했다. 2014 년부터 머신러닝을 사용하여 데이터 센터의 냉각을 자동으로 최적화
보고서 캡처
보고서 캡처

[인공지능신문 최광민 기자] 구글은 세계 최대의 재생 에너지의 구매자이자 에너지의 양을 최소화하여 기후 변화에 대한 조치를 능동적으로 취하고 있다. 특히, 지난 10 년 이상 데이터센터를 가능한 한 에너지 효율적으로 만들기 위해 노력해 왔다고 한다.

지난달 28일(현지시간) 사이언스지를 통해 발표된 논문'글로벌 데이터센터 에너지 사용 추정치 재조정(Recalibrating global data center energy-use estimates)'이란 연구 결과를 통해 구글과 업계의 리더들의 노력을 공개했다. 특히, 클라우드 컴퓨팅에 대한 수요가 급증하더라도 효율성 향상으로 전 세계 데이터센터에서 사용되는 에너지 소비는 거의 일정하게 유지되고 있었다.

연구에 따르면 2010 년과 2018 년 사이에 데이터센터에서 수행되는 컴퓨팅은 약 550 % 증가한 반면, 데이터센터에서 소비하는 에너지양은 기간 동안 6 % 만 증가한 것으로 나타났다. 이 논문의 저자들은 이러한 에너지 효율 증가가 다른 주요 경제 부문에서 볼 수 있는 것보다 더 뛰어나다고 강조했다.

결과적으로, 데이터센터는 이제 그 어느 때 보다 많은 사람들을 위해 더 많은 애플리케이션에 전력을 공급하고 있지만 2010 년과 동일한 비율로 전세계 전력 소비의 약 1 %를 차지하는 것으로 나타났다.

또한, 연구(미국 데이터 센터 에너지 사용량 보고서/United States Data Center Energy Usage Report 2016-다운)에 따르면 하이퍼 스케일(매우 큰) 데이터센터는 소규모 로컬 서버보다 에너지 효율성이 훨씬 뛰어났다. 즉, 개인 또는 회사는 클라우드 기반 소프트웨어로 간단히 전환하여 컴퓨팅과 관련된 에너지 소비를 즉시 줄일 수 있다는 것이며, 데이터센터 운영이 계속 발전함에 따라 로컬 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅 간의 효율성 차이는 계속 커질 것으로 보인다.

구글의 경우 모든 작업 수준에서 에너지 낭비를 제거하려는 끊임없는 노력에 대한 해답을 제시했다. 특히, 매우 효율적인 머신러닝을 가속하기 위해 텐서 프로세싱 유닛을 설계하고 모든 데이터 센터에 고성능 서버를 장착했다. 2014 년부터 머신러닝을 사용하여 데이터 센터의 냉각을 자동으로 최적화하기 시작했으며, 동시에 스마트 온도, 조명 및 냉각 제어 솔루션을 구축해 데이터 센터에서 사용되는 에너지를 더욱 줄였다.

벨기에 Saint-Ghislain 구글 데이터 센터(사진:보고서 캡처)

현재, 구글 데이터센터는 일반적인 엔터프라이즈 데이터센터 보다 에너지 효율이 두 배이며, 이는 5 년 전과 비교했을 때, 같은 양의 전력으로 약 7 배 많은 컴퓨팅 성능을 제공하고 있다.

특히 'AI 기반 추천 시스템(AI-powered recommendation system)'은 데이터 센터 냉각을 직접 제어함으로써 이미 평균 30 %의 일관된 에너지 절약을 제공하고 있다. 또한 2019 년 전 세계 데이터 센터의 연간 평균 전력 사용 효율은 업계 평균 1.67과 비교하여 1.10의 최저 기록을 달성했다. 즉, 구글 데이터센터는 모든 IT 장비 단위의 오버 헤드 에너지를 약 6 배 더 적게 사용하고 있다.

한편, 구글은 계속해서 프로세스에서 습득한 새로운 기술을 공유하고 배포해 가능한 가장 효율적인 데이터센터를 설계하며, 진행 상황에 대한 데이터를 공개할 것이라고 밝혔다.

가능한 적은 전력을 사용하여 인터넷에 전력을 공급하려는 노력과 24 시간 내내 탄소가 없는 에너지를 사용하는 방법에 대해 자세한 내용은 구글의 최신 '환경보고서Environmental Repor 2019- 다운)'를 참고하면 된다. 참고) 위 연구 논문(Recalibrating global data center energy-use estimates-보기


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