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[AI 시대의 에너지 경쟁 차트: AI, 클라우드, 암호화폐 채굴은 컴퓨팅 파워와 전기에 대한 수요를 급증시켰다.] AI 시대의 데이터, 컴퓨팅 요구 사항 및 에너지 효율성 간의 관계에 초점을 맞춰 데이터 센터 효율성의 진화를 살펴본다. AI와 클라우드 컴퓨팅에서 증가하는 컴퓨팅 성능에 대해 알아보고 AWS, Google, Microsoft와 같은 선도적인 클라우드 공급업체가 더 나은 코딩 및 확장 전략을 통해 센터의 효율성을 높이는 방법도 살펴본다.

https://www.freethink.com/energy/data-centers-ai

운영자 | 기사입력 2024/10/28 [00:00]

[AI 시대의 에너지 경쟁 차트: AI, 클라우드, 암호화폐 채굴은 컴퓨팅 파워와 전기에 대한 수요를 급증시켰다.] AI 시대의 데이터, 컴퓨팅 요구 사항 및 에너지 효율성 간의 관계에 초점을 맞춰 데이터 센터 효율성의 진화를 살펴본다. AI와 클라우드 컴퓨팅에서 증가하는 컴퓨팅 성능에 대해 알아보고 AWS, Google, Microsoft와 같은 선도적인 클라우드 공급업체가 더 나은 코딩 및 확장 전략을 통해 센터의 효율성을 높이는 방법도 살펴본다.

https://www.freethink.com/energy/data-centers-ai

운영자 | 입력 : 2024/10/28 [00:00]

 

AI 시대의 에너지 경쟁 차트

 

데이터 센터는 흥미롭지 않을 수 있지만지난 몇 년 동안 AI의 폭발적 성장의 중요한 중추가 되었다.

AI는 엄청난 데이터 처리 능력에 의존하여 강력하면서도 효율적인 데이터 센터에 엄청난 요구를 한다. AI가 계속 발전하고 성장함에 따라 이러한 센터는 엄청난 양의 전기를 소모하여 더 에너지 효율적이 되려는 엄청난 압력(과 인센티브)을 만들어낸다.

 

2026년까지 데이터 센터는 프랑스보다 두 배 더 많은 전력을 소비할 것이다.

국제 에너지 기구(IEA)의 추산에 따르면 AI와 기존 데이터 센터의 급속한 성장은 글로벌 에너지 수요를 크게 증가시킬 것으로 예상된다. 2026년까지 이러한 시설을 지원하는 데 필요한 전기는 엄청날 것이다이는 프랑스나 텍사스와 같은 거대 경제권이 1년에 소비하는 양의 약 두 배에 해당한다.

이 비교는 확장되는 AI 부문과 그 인프라로 인해 발생하는 에너지 사용 규모를 강조한다대규모 산업 기반과 증가하는 인구로 유명한 텍사스는 이미 다른 어느 주보다 많은 전기를 소비하여 많은 국가의 에너지 수요를 능가한다데이터 센터만으로도 곧 이 수준의 전력이 필요할 수 있다는 사실은 기술 부문이 글로벌 에너지 자원에 엄청난 부담을 주고 있음을 강조하며디지털 경제의 급증하는 수요를 충족하기 위해 보다 지속 가능한 에너지 솔루션이 필요하다는 점을 강조한다.

 

 

평균 데이터 센터 효율성은 10년 동안 개선되지 않았다.

지난 20년 동안 데이터 센터는 훨씬 더 효율적이 되었다이를 측정하는 핵심 요소는 전력 사용 효율성(PUE)으로컴퓨팅에 사용되는 에너지와 냉각과 같은 다른 것에 사용되는 에너지를 비교한다.

 

PUE 1은 완벽하다모든 에너지가 컴퓨팅에 사용되는 반면 PUE 2는 절반이 냉각 및 기타 작업에 사용된다는 것을 의미한다. 2007년 평균 PUE 2.5였으며이는 데이터 센터가 많은 에너지를 낭비해야 했다는 것을 의미한다하지만 더 나은 기술과 냉각 시스템 덕분에 평균 PUE 2013년까지 1.6으로 떨어졌고효율성이 크게 개선되었으며그 이후로 그대로 유지되었다.

 

 

하이퍼스케일 클라우드 데이터 센터는 엄청나게 효율적이 되고 있다.

Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 대형 클라우드 공급업체를 살펴보면 에너지 효율성이 크게 향상되었음을 알 수 있다. 2023 5월까지 PUE 값은 1.2 이하였다대부분의 에너지가 냉각이 아닌 컴퓨팅에 사용된다는 의미이다이러한 거대한 데이터 센터는 크기와 첨단 기술을 사용하여 효율성을 높여 비용을 절감하고 소규모 운영을 능가한다. AI가 성장함에 따라 이러한 종류의 효율성 향상은 증가하는 데이터 처리 수요를 처리하는 데 더욱 중요해질 것이다.

 

 

세계에서 가장 인기 있는 코딩 언어는 에너지 강도가 엄청나게 다르다.

데이터 센터에서 사용하는 소프트웨어는 사용하는 에너지 양에 영향을 미친다. 2021년 연구에 따르면 인기 있고 사용하기 쉬운 코딩 언어인 Python Java  C와 같은 이전 언어에 비해 에너지 효율이 높지 않다.

 

이는 Python Spotify  AI 시스템과 같은 앱에서 많이 사용되기 때문에 중요하다반면 Java와 같은 이전 언어는 더 효율적이며 동일한 작업을 수행하는 데 에너지를 덜 사용한다이는 Python과 같은 새로운 언어가 이전 코드의 에너지 효율성과 일치하도록 최적화해야 할 수 있음을 시사한다.

 

 

전력 및 컴퓨팅 인스턴스에 대한 수요가 급증하고 있다.

2019년 이후로 데이터 센터 전력 사용량은 약 두 배로 늘었고컴퓨팅 인스턴스 수도 두 배로 늘었다이는 주로 클라우드 컴퓨팅데이터 중심 앱인공지능(AI)의 성장 때문이다컴퓨팅 인스턴스는 증가했지만 전력 수요는 정체되었던 2015년과 2019년 사이에 효율성이 향상되었지만코로나-19 팬데믹으로 인한 디지털 급증과 ChatGPT와 같은 AI 앱의 등장으로 컴퓨팅 수요가 급증했다.

 

 

데이터 센터 거대 기업은 점점 더 커지고 있다.

이 마지막 차트는 가장 큰 회사들이 데이터 센터 시장을 얼마나 지배하는지 보여준다. 2022년에 Google, Amazon, Microsoft, Meta가 선두를 달리며 대규모 데이터 센터와 더욱 성장하려는 큰 계획을 세웠다특히 Meta는 상위 3개 회사를 따라잡기 위해 많은 돈을 쓰고 있다주로 소비자용 하드웨어로 알려진 Apple조차도 이제 데이터 센터에 많은 투자를 하고 있으며이는 AI와 클라우드로의 큰 움직임을 암시하는 것일 수 있다이러한 기술 거대 기업은 더 크고 강력한 데이터 센터를 계속 구축하여 시장의 골리앗으로서의 자리를 굳건히 하고 있다.

 

결론

인공지능(AI)이 산업을 계속 재편함에 따라 데이터 센터가 엄청난 연산 능력을 처리해야 하는 압력이 커지고 있다따라서 에너지 효율적이고 지속 가능한 시스템을 만드는 새로운 방법을 찾는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. AI 기반 데이터 처리에 대한 폭발적인 수요와 에너지 효율성의 균형을 맞추는 것이 이러한 시스템이 전력망에 과부하를 일으키거나 불필요한 환경 비용을 부과하지 않도록 하는 데 중요하다.

 

전력 사용 효율성(PUE)의 발전하이퍼스케일러의 성장코딩 언어 최적화는 업계가 발전하고 있음을 보여주지만, AI 혁명이 계속되면서 더 적은 에너지로 뛰어난 컴퓨팅 성능을 활용할 수 있는 창의적인 새로운 방법을 찾는 것이 중요할 것이다.

 

 

 

 

 
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