인공지능의 확산으로 데이터센터 전력과 물 수요가 급증하고 있으며, 많은 시설이 화석연료 기반 전력에 의존해 대기오염과 기후변화를 악화시키고 있습니다. 이를 해결하기 위해 캘리포니아 대학교 리버사이드의 Marlan and Rosemary Bourns 공과대학 연구진이 Federated Carbon Intelligence(FCI)라는 프레임워크를 제안했습니다. 연구는 부부인 미흐리 오즈칸 교수와 젠기즈 오즈칸 교수가 이끌었습니다.
FCI는 단순히 전력이 더 깨끗한 시간이나 장소로 작업을 옮기는 수준을 넘습니다. 환경 관련 데이터와 개별 서버의 실시간 하드웨어 상태를 통합해, 탄소 집중도와 하드웨어 마모를 동시에 고려하면서 AI 작업을 분배합니다. 서버 온도, 사용 연수, 물리적 마모를 지속적으로 모니터링해 이미 부담이 큰 장비나 수명이 임박한 장비를 과도하게 가동하지 않도록 합니다. 이 접근은 고장 예방과 냉각 필요성 축소로 이어져 에너지와 물 소비를 낮출 수 있습니다.
시뮬레이션 모델에서 FCI는 5년 동안 이산화탄소 배출을 최대 45퍼센트까지 줄였고, 서버 전체 운용 수명을 1.6년 연장했습니다. 연구진은 운영 중 배출뿐 아니라 새 서버 제조에 따르는 배출(embodied emissions)도 고려해 장비를 더 오래 사용하는 방식으로 전체 영향을 관리한다고 밝혔습니다. 연구는 MRS Energy and Sustainability에 발표되었고, 논문 제목은 "Federated carbon intelligence for sustainable AI: Real-time optimization across heterogeneous hardware fleets."입니다.
연구자들은 클라우드 제공업체와 함께 실제 데이터센터에서 FCI를 시험할 계획이며, 데이터센터가 이미 일부 국가 전체보다 더 많은 전력을 소비한다는 점을 지적했습니다. 오즈칸 교수진은 이 프레임워크가 성능을 유지하면서도 기후 목표에 맞는 컴퓨팅을 가능하게 한다고 말했습니다.
어려운 단어·표현
- 확산 — 어떤 것이 널리 퍼지는 현상확산으로
- 프레임워크 — 문제 해결을 위한 체계나 구조프레임워크를
- 통합 — 여러 정보를 하나로 합치는 것통합해
- 탄소 집중도 — 지역이나 시간별 탄소 배출의 정도탄소 집중도와
- 마모 — 부품이 닳거나 손상되는 현상하드웨어 마모를, 물리적 마모를
- 운용 수명 — 장비가 쓸 수 있는 기간운용 수명을
- 제조에 따르는 배출 — 제품 만들 때 발생하는 온실가스 배출제조에 따르는 배출(embodied emissions)
팁: 글에서 강조된 단어에 마우스를 올리거나 포커스/탭하면, 읽거나 들으면서 바로 간단한 뜻을 볼 수 있습니다.
토론 질문
- 데이터센터가 일부 국가 전체보다 더 많은 전력을 소비한다는 사실이 어떤 정책적 문제를 만들 수 있을까요? 이유와 예를 들어 설명하세요.
- FCI처럼 하드웨어 상태를 고려해 작업을 배분하는 방식이 데이터센터 운영에 어떤 장점과 단점을 줄지 논하세요.
- 기업이나 정부가 FCI 같은 프레임워크를 도입할 때 고려해야 할 현실적 장애물은 무엇일까요? 구체적인 예와 함께 제안하세요.
