RAVEL, 분산형 AI의 전력 인식형 스케줄링 연구 계획

RAVEL은 2026년 11월 12일 발표한 내용에서 Sandia National Laboratories와 Project Quicksilver에 관한 연구 협력을 밝혔습니다. Project Quicksilver는 지리적으로 분산된 컴퓨팅 환경 전반에서 AI 워크로드를 전력 상황에 맞춰 스케줄링하는 다단계 연구입니다. 1단계에서는 Sandia의 세 곳을 대상으로 공랭식 시스템과 액침 냉각 시스템을 비교합니다.

이 연구에서는 에너지, 용량, 비용 제약에 대응하기 위해 전력 가용성, 운영 조건, 워크로드 요구 사항을 스케줄링 및 배치 결정의 지침으로 삼을 수 있는지 살펴봅니다. 추가 용량이 자동으로 더 유용한 인프라를 만들어 낸다고 가정하는 대신, 전력과 컴퓨팅 용량을 더 생산적으로 활용하는 방법을 조사해 데이터센터 설계와 운영에 필요한 정보를 제공하는 것이 목적입니다. 이번 발표는 측정 계획을 설명한 것이며, 완료된 연구 결과나 입증된 절감 효과를 제시한 것은 아닙니다.

RAVEL의 CEO 겸 공동 창립자인 Denise Muyco는 이 프로젝트가 오케스트레이션을 통해 AI 인프라 투자의 생산성을 높이는 동시에 에너지를 더욱 책임감 있게 사용하도록 지원하는 방안을 연구할 것이라고 말했습니다.

3개 사이트 실험 설계

1단계에서는 광역 네트워크로 연결된 Sandia의 세 곳에서 두 가지 냉각 환경을 평가합니다. 공랭식 환경에는 Box–Behnken 실험 설계를, 액침 냉각 환경에는 Plackett–Burman 실험 설계를 적용합니다. 네트워크 대역폭과 속도도 다른 실험 요인과 함께 변화시킵니다.

에너지 효율 분석에서는 냉각 환경별로 동일한 워크로드를 비교하고 컴퓨팅, IT 인프라, 데이터센터 운영을 함께 고려합니다. 측정 항목에는 에너지 사용량, TUE, PUE를 반영한 효율성, 그리고 열 재사용으로 얻을 수 있는 잠재적 이점이 포함됩니다. 이 분석 범위는 컴퓨팅 장비만 따로 측정하는 대신 워크로드 배치를 시설 및 냉각 오버헤드와 연계합니다.

별도의 총소유비용 분석에서는 분산 환경 전반에서 스케줄링과 배치가 컴퓨팅 비용에 미치는 영향을 평가합니다. 인프라, 전력, 냉각, 네트워킹, 운영과 관련된 자본 지출 및 운영 지출을 다룹니다. 세 번째 연구 분야에서는 AI 워크로드의 완료 시간을 측정합니다. 실행 시간을 에너지 소비량 및 비용과 함께 살펴봄으로써 연구자들은 이러한 목표 간의 상충 관계를 분석할 수 있습니다.

여러 지역에 걸친 연합형 오케스트레이션

RAVEL은 Orchestrate AI를 지리적으로 분산된 이기종 리소스 전반에서 AI 워크로드를 관리하는 연합형 오케스트레이션 계층으로 설명합니다. 이 모델은 각 환경을 개별적으로 최적화하는 대신 여러 지역을 하나의 시스템처럼 조율하는 것을 목표로 합니다. 전력 상황을 고려한 스케줄링과 정책 기반 관리는 사용 가능한 전력, 비용, 성능 요구 사항, 인프라 상태, 워크로드 요구 사항, 운영 우선순위를 반영합니다.

Sandia의 인프라 컴퓨팅 서비스 부문에서 엔지니어링 프로그램 및 프로젝트 책임자를 맡은 Dave Martinez는 협력의 범위를 다음과 같이 설명했습니다. “RAVEL과 체결한 협력 연구개발 협약에 따라, 성능과 비용의 균형을 유지하면서 동적 워크로드 배치로 가용 전력과 컴퓨팅 리소스를 더 효율적으로 활용할 수 있는지 살펴볼 예정입니다.”

이처럼 실험에 초점을 맞춘 접근이 중요한 이유는 워크로드를 옮기거나 스케줄을 다시 조정할 때 에너지 소비량 외의 요소도 달라질 수 있기 때문입니다. 실험 설계에서는 네트워킹 및 운영 비용, 냉각 환경, 실행 시간도 추적하므로 연구자들은 여러 인프라 제약을 고려해 배치 결정을 평가할 수 있습니다.

연구소 확대와 SC26

초기 연구는 Sandia가 주도합니다. 협력 기관들은 Project Quicksilver를 미국 에너지부 산하 다른 국립연구소로 확대하고, 환경 및 성능 최적화와 관련된 추가 활용 사례를 살펴볼 계획입니다.

RAVEL과 Sandia는 2026년 11월 17일 SC26의 에너지부 부스에서 실험 접근 방식, 계획된 테스트 단계, 예상 연구 성과를 논의할 예정입니다.

Project Quicksilver의 핵심 질문은 별도의 데이터센터를 하나의 조율된 시스템으로 운영하면 워크로드 성능을 저해하지 않으면서 에너지 사용과 컴퓨팅 경제성을 개선할 수 있는지 여부입니다. 측정 계획은 이를 인프라 전반에 걸친 복합적인 문제로 다룹니다. 스케줄링 결정은 전력 소비에 영향을 미치지만, 냉각, 네트워킹, 자본 비용, 완료 시간 역시 그러한 결정이 분산 컴퓨팅의 생산성을 높이는지 좌우합니다.