인프라 파트너스와 에메랄드 AI, “플렉스 레디 데이터 센터” 도입으로 AI의 전력 병목 현象 해결

인공 지능의 급속한 확장은 전력 인프라를 한계에까지 밀어붙이고 있습니다. 대규모 AI 모델의 훈련과 실행에는巨大한 컴퓨팅 클러스터가 필요로 하며, 이는 엄청난 양의 전기를 소모하며, 종종 지역 전력망이 확장하는 속도보다 빠르게 소모됩니다. 이에 대응하여, 인프라 파트너스와 에메랄드 AI는 AI 데이터 센터가 전력망과 어떻게 상호작용하는지 근본적으로 재고하는 것을 목표로 하는 파트너십을 발표했습니다. 자세한 내용은 백서에 있습니다.

두 회사는 새로운 아키텍처인 플렉스 레디 데이터 센터를 소개했습니다. 인프라 파트너스의 모듈식 인프라 디자인과 에메랄드 AI의 오케스트레이션 소프트웨어를 결합한 것입니다. 목표는 데이터 센터를 정적 전력 소비자에서 동적 그리드 참여자로 전환하여 실시간으로 전력需求을 조정할 수 있도록 하는 것입니다.

에너지 소비를 固定된 것으로 간주하지 않고, 시설은 컴퓨팅 워크로드를 그리드 상태, 재생 가능 에너지 가용성 및 전기 가격과 일치시킬 수 있습니다. 이는 추가 용량을 잠금하고 전반적인 그리드 안정성을 개선합니다.

AI 인프라가 전력 위기를 일으키는 이유

AI 워크로드는 전 세계적으로 전기需求의 가장 빠르게 성장하는 원천 중 하나입니다. 파트너십과 함께 발표된 백서는 데이터 센터가 현대적인 전력 시스템에서 가장 집중적이고 빠르게 확장하는 부하 중 하나가 된 방법을 강조합니다.

동시에 그리드 확장은 뒤처지고 있습니다. 전송 네트워크 구축, 노동력 부족, 공급망 제한으로 인해 새로운 시설은 그리드 인터커넥션을 확보하기 위해 수년간의 대기 시간을 겪을 수 있습니다. 한편, 재생 가능 에너지의 증가, 특히 풍력과 태양광은 공급에 변동성을 가져오며, 발전과需求의 실시간 밸런싱을 더 복잡하게 만듭니다.

이 동적은 구조적인 불일치를 생성합니다. AI 인프라는 더 많은 전력을 필요로 하지만, 그리드는 충분히 빠르게 확장하여 이를 제공할 수 없습니다.

백서는 해결책이 단순히 더 많은 그리드 용량을 구축하는 것만은 아니라고 주장합니다. 대신, 데이터 센터 자체가 유연한 자원이 되어 전력 시스템을 안정화하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 이는 과剩한 재생 가능 에너지를 흡수하거나 피크 그리드 스트레스 동안需求을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

플렉스 레디 데이터 센터 블루프린트

협력은 두 가지 핵심 기술을 통합합니다.

• 인프라 파트너스의 업그레이드 가능한 데이터 센터 아키텍처, AI 하드웨어의 연속적인 세대를 지원하기 위해 설계되었습니다.
• 에메랄드 AI의 에메랄드 컨덕터 플랫폼, 컴퓨팅 워크로드, 시설 시스템 및 그리드 신호를 오케스트레이션하는 소프트웨어 계층입니다.

두 기술을 함께 플렉스 레디 데이터 센터를 형성하며, 에너지 시장과 그리드 관리에 참여하도록 설계되었습니다.

백서에 따르면, 이 통합은 데이터 센터가 AI 성장을 지원하면서 동시에 그리드 신뢰성을 개선하고, 배출량을 줄이고, 그리드 프로그램을 통해 새로운 경제적 가치를 잠금할 수 있도록 합니다.

유연성을 나중에 리트로핏하는 대신, 아키텍처는 시설 운영에서 에너지 인식을 통합합니다.

데이터 센터 유연성의 세 가지 차원

중심에는 데이터 센터 유연성을 세 가지 상호 작용하는 계층으로 나누는 프레임워크가 있습니다. 시간적, 공간적, 자원 유연성입니다.

시간적 유연성

시간적 유연성은 전력需求을 시간에 따라 조정하는 것을 중점으로 합니다. 워크로드를 지속적으로 최대 강도로 실행하는 대신, 전기 가용성, 가격 또는 그리드 스트레스 수준에 따라 컴퓨팅 작업을 예약할 수 있습니다.

기술에는 다음이 포함됩니다:

• 비紧急 AI 훈련 워크로드를 연기합니다.
• 동적으로 IT 전력 소비를 조절합니다.
• 냉각 시스템 작동을 조정합니다.
• 온사이트 에너지 저장과 조정합니다.

이 접근 방식은 데이터 센터가 피크 그리드需求 동안 로드를 줄이고 재생 가능 에너지 생성이 풍부할 때 소비를 증가시킬 수 있도록 합니다.

공간적 유연성

공간적 유연성은 개념을 단일 시설을 넘어 확장합니다.

대규모 AI 운영자는 종종 여러 데이터 센터를 지역에 걸쳐 실행합니다. 워크로드를 사이트 간에 이동함으로써, 운영자는 컴퓨팅 작업을 전력이 더 저렴하거나 깨끗하거나 더 쉽게 사용할 수 있는 위치로 라우팅할 수 있습니다.

실제로는 AI 워크로드가 재생 가능 에너지 생성을 따르거나 그리드 혼잡을 경험하는 지역을 피할 수 있습니다.

자원 유연성

세 번째 계층은 데이터 센터 캠퍼스 내의 모든 제어 가능한 인프라를 조정하는 것을 포함합니다.

이것은 다음을 포함합니다:

• GPU 및 IT 시스템
• 냉각 인프라
• 무정전 전원 공급 장치(UPS)
• 배터리 저장 시스템
• 온사이트 전력 생성

이 자산을 함께 오케스트레이션하면 시설이 전력 소비를 조정하면서 신뢰성과 서비스 수준 계약을 유지할 수 있습니다.

에메랄드 컨덕터: 컴퓨팅, 시설, 그리드 오케스트레이션

이러한 기능을 가능하게 하는 오케스트레이션 계층은 에메랄드 AI의 에메랄드 컨덕터 플랫폼입니다.

시스템은 컴퓨팅 계층, 시설 계층 및 그리드 인터페이스 계층을 포함하는 3つの 운영 계층으로 작동합니다.

1. IT 계층

컴퓨팅 계층에서 에메랄드 컨덕터는 워크로드 스케줄러와 시스템 텔레메트리와 통합하여 컴퓨팅 강도를 조정합니다. 예측 모델은 서비스 수준 계약을 위반하지 않고 연기 또는 재구성할 수 있는 워크로드를 식별합니다.

AI 훈련, 배치 처리 및 기타 비-latency-중요 워크로드는 유연한 스케줄링의 후보자로 됩니다.

2. 시설 계층

플랫폼은 또한 데이터 센터의 건물 관리 시스템(BMS)과 연결되어 냉각 인프라, 전력 분배 장비, UPS 시스템 및 배터리에서 텔레메트리를 수신합니다.

이로 인해 소프트웨어는 동적으로 작동 매개변수를 조정하거나 저장된 에너지를 배치하거나 냉각 전략을 조정할 수 있습니다. 이는 안전 마진과 중복성 요구 사항을尊重합니다.

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3. 그리드 인터페이스 계층

외부 수준에서 에메랄드 컨덕터는 데이터 센터를 그리드 신호와 연결합니다. 이는需求 응답 이벤트, 도매 전기 가격 및 신뢰성 경고를 포함합니다.

이 신호는 IT 및 시설 인프라를 통해 조정된 동작으로 번역되어 전력 시장 프로그램 및 그리드 안정화 서비스에 자동으로 참여할 수 있습니다.

인프라 파트너스의 업그레이드 가능한 데이터 센터 아키텍처

에메랄드 AI가 오케스트레이션 계층을 제공하는 동안, 인프라 파트너스는 물리적 인프라가 설계되고 구축되는 방식을 중점으로 합니다.

그들의 업그레이드 가능한 데이터 센터 아키텍처는 AI 하드웨어의 빠른 진화를 해결하도록 설계되었습니다.

최신 GPU 및 가속기는 종종 새로운 전력 밀도, 냉각 기술 및 인프라 레이아웃을 요구하며, 이는 몇 년마다 발생합니다. 전통적인 데이터 센터는 이러한 변화에 적응하기 어려워, 비용이 많이 드는 리트로핏 또는 낭비된 용량이 발생할 수 있습니다.

인프라 파트너스의 디자인은 여러 하드웨어 세대를 지원할 수 있는 교환 가능한 전력 및 냉각 아키텍처를 도입합니다.

회사에서는 또한 공장 기반 건설에 크게 의존합니다. 시설의 약 80%는 배포 전에 오프사이트에서 조립 및 테스트됩니다. 이 제조 우선 모델은 건설 시간을 줄이고 품질 관리 및 반복성을 개선합니다.

시설은 5메가와트 배포에서 기가와트 규모의 캠퍼스로 확장할 수 있습니다. 이는 운영자가 AI需求이 증가함에 따라 용량을 확장할 수 있도록 합니다.

인프라 수준에서 유연성 통합

파트너십은 두 시스템을 깊은 텔레메트리 및 제어 통합을 통해 연결합니다.

인프라 파트너스의 건물 관리 시스템은 실시간 운영 데이터를 에메랄드 컨덕터의 최적화 엔진으로 스트리밍합니다.

오케스트레이션 플랫폼은 워크로드, 인프라 시스템 및 에너지 자원이 그리드 상태에 어떻게 반응해야 하는지 결정합니다.

인프라가 유연성을 고려하여 설계되었기 때문에, 시스템은 신뢰성 또는 가용성 요구 사항을 손상시키지 않고 작동을 조정할 수 있습니다.

이 수준의 통합은 데이터 센터가 그리드 프로그램에 참여할 수 있도록 합니다.

• 수요 응답
• 도매 에너지 시장
• 그리드 신뢰성 서비스

이 프로그램은 새로운 수익 흐름을 생성하며, 공공 유틸리티가 전기需求을 관리하는 데 도움이 됩니다.

AI 인프라의 새로운 모델

AI가 산업 전반에 확장함에 따라, 에너지 가용성은 기술의 성장에 대한 하나의 결정적 제약이되고 있습니다.

플렉스 레디 데이터 센터 모델은 컴퓨팅 인프라를 확장하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 데이터 센터를 그리드의 수동적인 부하로 간주하는 대신, 설계는 데이터 센터를 에너지 시스템의 능동적인 참여자로 위치시킵니다. 이는 컴퓨팅需求을 전력 가용성과 조정할 수 있도록 합니다.

광범위하게 채택된다면, 아키텍처는 AI 배포를 가속화하는 데 도움이 될 수 있을 뿐만 아니라, AI 모델이 더 크고 더 에너지 집약적이 되는 경우 전기 인프라에 대한 부담을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.