ChatGPT는 현대 자연어 처리의 경이로움으로, 인간과 유사한 텍스트를 생성하고 질문에 답하며 심지어 코드를 작성하는 능력으로 전 세계 사용자들을 감명시키고 있습니다. 하지만 이러한 정교한 지능 뒤에는 중요한 인프라가 있으며, 환경에 미치는 영향이 큽니다: 모델을 수용하고 전력을 공급하는 대규모 데이터 센터들입니다. ChatGPT를 훈련하고 운영하는 데 필수적인 이 데이터 센터들은 막대한 양의 에너지를 소모하며, 그 에너지의 상당 부분이 열을 발생시키는 데 사용됩니다. 이러한 섬세한 전자 부품들이 과열되어 고장나지 않도록 하기 위해서는 강력한 냉각 시스템이 필요하며, 이 시스템은 종종 물에 크게 의존합니다. 따라서 물은 ChatGPT를 작동시키기 위한 필수적인 냉각제입니다.
Anakin AI
데이터 센터는 ChatGPT와 같은 AI 모델의 물리적 집으로, 서버, 네트워킹 장비 및 저장 장치로 밀집되어 있습니다. 이러한 구성 요소들은 AI 처리를 위해 필요한 복잡한 계산을 수행하는 동안 막대한 양의 전력을 소비합니다. 이 전력 소비의 직접적인 결과는 열 발생입니다. 프로세서가 숫자를 처리하고, 메모리 칩이 정보를 저장하며, 네트워크 카드가 데이터를 전송할 때, 이들은 모두 부산물로서 열을 방출합니다. 이 열이 신중하게 관리되지 않으면 데이터 센터 내의 온도가 빠르게 상승하여 장비가 손상될 수 있으며, 이는 고장이나 완전한 시스템 실패로 이어집니다. 통풍이 없는 옷장 안에서 고성능 게임 PC를 운영하려고 한다고 상상해 보십시오 – 구성 요소들은 빠르게 과열되어 시스템이 다운될 것입니다. 같은 원칙이 데이터 센터에도 적용되지만, 훨씬 더 큰 규모에서 말입니다. 따라서 열 관리의 문제는 대규모 AI 시스템의 운영에서 중심적인 역할을 합니다.
수냉은 내부의 최적 온도를 유지하는 매우 효과적인 방법입니다. 물은 열 용량이 매우 높기 때문입니다. 즉, 물의 온도가 상당히 증가하기 전에 많은 열을 흡수할 수 있습니다. 물이 왜 이렇게 효율적인지 이해하기 위해서는, 1그램의 물을 섭씨 1도 올리기 위해서는 단 1칼로리의 열이 필요하다는 사실을 고려해야 합니다. 이 특성은 물의 비열 용량으로 알려져 있습니다. ChatGPT와 같은 시스템을 지원하는 대규모 데이터 수집 시설이 만들어내는 칼로리의 양을 고려하십시오. 이 특성 덕분에 물은 열을 제거하고 장비를 기능적 온도로 유지할 수 있습니다. 일반적인 수냉 시스템에서는 물이 열을 발생시키는 구성 요소와 가까운 파이프를 통해 순환됩니다. 물이 흐르면서 열을 흡수하고, 가열된 물은 냉각탑이나 냉각기로 펌프되어 열이 증발이나 다른 열 교환 프로세스를 통해 환경으로 방출됩니다. 냉각된 물은 다시 데이터 센터로 순환되어 과정을 반복합니다.
직접 액체 냉각은 더 새로운 방법입니다. 이 방법은 현대 데이터 센터에서 선호되기 시작하고 있습니다. 이는 CPU 및 GPU와 같은 열을 발생시키는 구성 요소 위에 액체를 직접 배치하는 것을 포함합니다. 일반적으로 구성 요소에 부착된 냉각판을 사용하여 수행됩니다. 이 냉각판은 냉각제로 채워져 있습니다. 이 냉각 기술은 매우 효율적입니다. 고밀도 컴퓨팅 구성 요소에서 열을 빼앗을 수 있습니다. 직접 액체 냉각 시스템은 에너지 소비를 줄이고 물에 대한 필요성을 감소시킬 수 있습니다. 또한 더 높은 밀도를 허용합니다. 이는 성능을 희생하지 않고 탄소 발자국을 줄이려는 기업들에 좋은 옵션입니다.
침수 냉각은 더 진일보한 방식입니다. 서버가 비전도성 액체에 잠겨 있습니다. 이 액체는 열을 흡수하고 모든 구성 요소를 차갑게 유지합니다. 이 방법은 매우 효율적이며 구성 요소에서 직접 열을 제거할 수 있습니다. 침수 냉각에는 단상 및 이원상이 있습니다. 단상 침수 냉각에서는 액체가 열을 흡수하며 단계 전환을 피하면서 시스템을 순환합니다. 이원상 침수 냉각에서는 액체가 열을 흡수하면서 끓어오르고 증기로 변합니다. 그런 다음 응축기 내에서 다시 액체로 응축됩니다. 이 과정에서 열을 방출합니다. 침수 냉각은 우수한 성능과 열 전달율을 제공합니다. 전력을 줄이고 시스템 신뢰성을 높입니다.
수냉이 지배적이긴 하지만, 전통적인 공기 냉각은 종종 함께 사용되며, 이러한 시스템조차도 간접적으로 많은 양의 물을 사용합니다. 공기 냉각 시스템은 팬을 사용하여 열을 발생시키는 구성 요소 주위로 공기를 순환시켜 주변 환경으로 열을 방출합니다. 그러나 더운 기후나 밀집된 데이터 센터에서는 공기 냉각만으로는 최적의 온도를 유지하기에 충분하지 않을 수 있습니다. 이러한 경우 물 기반의 증발식 냉각기가 사용되어 공기를 발생시키기 전에 냉각을 제공합니다. 이 증발식 냉각기는 물을 사용하여 공기를 습기 있게 만든 다음, 물이 증발함에 따라 냉각됩니다. 이렇게 냉각된 공기는 데이터 센터로 송풍되어 원하는 온도를 유지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 증발식 냉각이 없으면 데이터 센터 내부의 공기 온도가 빠르게 상승하여 서버의 작동을 위협할 수 있습니다.
공기 냉각의 에너지 영향은 매우 중요합니다. HVAC 시스템이 있어도 팬을 가동하는 데 여전히 많은 에너지가 사용됩니다. 이러한 팬은 공기를 순환시키고 열을 제거합니다. 직접 액체 냉각 및 침수 냉각은 그러한 팬을 사용하지 않기 때문에 에너지 영향이 훨씬 적습니다. 이들은 열을 추출하는 데 훨씬 더 효율적이며 공기 조절 필요성을 줄이고 전반적인 에너지 소비를 낮춥니다. 효율적인 냉각 시스템은 데이터 센터의 환경적 영향과 운영 비용을 크게 낮출 수 있습니다.
데이터 센터의 지리적 위치는 물 소비에 큰 영향을 미칩니다. 남서부 미국과 같은 더운 건조 기후에 위치한 데이터 센터는 더 시원하고 습한 기후에 위치한 데이터 센터보다 냉각을 위해 훨씬 더 많은 물이 필요합니다. 예를 들어, 애리조나의 데이터 센터는 높은 주변 온도와 낮은 습도 때문에 물 기반 냉각 시스템에 크게 의존해야 할 수 있습니다. 반면, 상대적으로 온도가 더 낮고 습도가 높은 아일랜드의 데이터 센터는 공기 냉각이나 다른 덜 물이 필요한 방법에 더 의존할 수 있습니다. 이러한 위치 특정 선택은 중요한 결정입니다.
애리조나주 피닉스에 위치한 가상의 데이터 센터를 고려해 보십시오. 피닉스에서의 주변 온도는 여름철에 110도 화씨를 초과하는 경우가 흔하고, 습도는 종종 매우 낮습니다. 공기 냉각 단독으로는 데이터 센터 내부에서 최적의 온도를 유지하기에 충분하지 않아서, 물 기반의 증발식 냉각 시스템이 필수적입니다. 이 시스템은 공기를 습도 있게 유지하고 서버들이 과열되는 것을 방지하기 위해 상당한 양의 물을 소모해야 합니다. 반대로, 기후가 훨씬 더 시원하고 습도가 높은 워싱턴주 시애틀에 위치한 유사한 데이터 센터는 공기 냉각이나 덜 물이 필요한 방법을 더 많이 사용할 수 있을 것입니다. 이는 지리적 위치가 데이터 센터의 물 소비에 미치는 중대한 영향을 보여줍니다.
데이터 센터의 막대한 물 소비는 특히 이미 물 부족에 직면한 지역에서 심각한 환경 문제를 야기합니다. 데이터 센터의 냉각을 위해 물을 전환하면 지역의 물 공급이 고갈되어 농업, 생태계 및 인간 인구에 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 가열된 물이 환경으로 방출되면 수생 생태계에 혼란을 야기하여 어류 및 기타 수생 생물에 해를 끼칠 수 있습니다. 데이터 센터 운영자들이 환경적 영향을 최소화하기 위해 지속 가능한 물 관리 관행을 채택하는 것이 중요합니다. 따라서 기술을 위한 물 사용 방식이 매우 중요합니다.
우선, 재활용된 물은 훌륭한 자원입니다. 데이터 센터는 재활용된 물을 사용하여 담수 사용량을 줄일 수 있습니다. 폐수 처리, 산업 활동 및 다른 재활용된 물의 공급원은 냉각 시스템에 사용될 수 있습니다. 이러한 전략은 담수 공급을 절약하고 데이터 센터의 환경적 영향을 감소시킵니다. 둘째, 공기 냉각은 오래된 방법이지만 여전히 매우 관련성이 있습니다. 데이터 시설은 적절한 곳에서 공기 냉각 기술을 사용하여 물 사용량을 최소화할 수 있습니다. 공기 냉각이 사용될 때, 이는 시스템의 필요에 따라 조정할 수 있는 증발식 냉각으로 보완됩니다. 마지막으로, 새로운 데이터 센터는 처음부터 환경을 염두에 두고 지어질 수 있습니다. 데이터 센터는 냉각용으로 물의 필요성을 줄이기 위해 물 공급이 풍부하거나 기후가 더 시원한 곳에 위치할 수 있습니다. 스마트한 부지 선택은 데이터 센터의 지속 가능성을 개선하고 시설의 환경 영향을 줄입니다.
데이터 센터의 환경적 영향에 대한 인식이 높아짐에 따라 운영자들이 보다 지속 가능한 냉각 솔루션을 채택해야 한다는 압력이 증가하고 있습니다. 연구원들과 엔지니어들은 물 소비를 줄이거나 없애는 혁신적인 냉각 기술을 개발하고 배치하는 데 적극적으로 참여하고 있습니다. 직접 액체 냉각과 침수 냉각은 점점 더 주목받고 있는 두 가지 유망한 접근 방식입니다. 이러한 기술들은 물 소비를 현저히 줄이고 에너지 효율성을 개선할 수 있는 가능성을 제공합니다. 또한, 고급 공기 냉각 시스템, 열 재사용 기술 및 최적화된 데이터 센터 설계와 같은 기타 혁신들도 데이터 센터의 보다 지속 가능한 미래에 기여하고 있습니다.
많은 회사들이 데이터 센터에서 생성된 열을 건물 난방이나 산업 프로세스를 위한 다른 용도로 전환하려는 방법을 조사하고 있습니다. 아직 이 전략은 초기 단계에 있지만, 데이터 센터의 환경 영향을 크게 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 만약 폐열을 주택 난방에 사용할 수 있다면, 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
결론적으로, ChatGPT 및 기타 AI 모델에서 물 사용은 필수적입니다. 이는 높은 데이터 전송률, 냉각 및 위치 제한 때문입니다. 우리는 환경 영향에 대한 우려가 증가하고 있으며, 재활용된 물, 정밀 냉각 및 적절한 부지 선택과 같은 물 사용 및 환경 영향을 크게 줄일 수 있는 혁신적인 방법을 채택하고 있습니다. 이러한 방법을 구현함으로써 AI의 이점이 우리의 환경적 책임을 초과하지 않도록 할 수 있습니다.
