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| 제목 : [더벨]E8, 시뮬레이션·AI 기술 데이터센터 냉각 예측에 적용
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| 2026년 07월 30일 13:38 김인규 기자 |
| [더벨]E8, 시뮬레이션·AI 기술 데이터센터 냉각 예측에 적용 |
피지컬AI 운영 플랫폼 기업 E8(이에이트)가 자사 물리 예측 솔루션 NFLOW Ai에 데이터센터 냉각 환경을 예측하는 기능을 구현했다고 30일 밝혔다. 서버실 안의 온도와 공기 흐름을 미리 계산하고 장비에 무리가 가지 않는 범위에서 냉방 전력을 가장 적게 쓰는 운전 설정을 AI가 찾아 제안하는 방식이다.
데이터센터 전기 사용량에서 서버 다음으로 큰 몫을 차지하는 것이 서버를 식히는 냉각 설비다. 이 효율을 나타내는 지표가 PUE인데 데이터센터 전체 전력을 서버 등 IT 장비가 쓴 전력으로 나눈 값이다. 1에 가까울수록 부대설비에 쓰이는 전기가 적다는 뜻이다.
업타임 인스티튜트의 지난해 글로벌 데이터센터 조사에 따르면 응답 기업의 평균 PUE는 1.54로 6년 연속 큰 변화가 없었다. 2007년 2.5 수준에서 2014년 1.65까지 내려간 뒤 2020년대에 들어서는 1.5대에서 움직이고 있다. 설비 교체로 얻을 수 있는 개선은 이미 상당 부분 반영된 것으로 풀이된다.
문제는 이 지표가 시설 전체의 평균이라는 점에 있다. 어떤 구역은 지나치게 차갑게, 다른 구역은 위험할 만큼 뜨겁게 운전되고 있어도 평균으로 계산하면 드러나지 않는다. 서비스가 멈추면 안 되는 환경에서 설정을 바꿔 보며 확인하는 것 자체가 부담으로 작용할 수 있는 점이 단점이다.
E8관계자는 "평균 지표로는 잘 잡히지 않는 국소 문제가 실제 운영에서 자주 발목을 잡는다"며 "예측 기반 접근이 이 간극을 메울 수 있는지가 회사에서 집중하고 있는 부분"이라고 말했다.
NFLOW Ai는 사용자가 서버실 형상과 운전 조건을 입력하면 온도와 공기 흐름이 어떻게 형성될지 예측한다. 기존에도 이런 계산은 가능했지만 조건 하나를 계산하는 데 오랜 시간이 걸려 여러 경우를 비교하기 어려웠다. NFLOW Ai는 미리 수행한 다수의 계산 결과를 AI가 학습해 두는 방식으로 이 시간을 크게 줄였다고 설명했다.
기존에 쓰던 관리 시스템을 교체할 필요 없이 예측과 제안까지만 담당하며 실제로 설정을 바꿀지는 담당자가 판단한다. 예측 결과에는 신뢰성도 함께 표시해 학습해 둔 범위에서 많이 벗어난 조건이라면 별도로 확인이 가능하다.
E8관계자는 "데이터센터는 회사의 역량인 열 흐름 해석 기술이 자연스럽게 이어지는 영역"이라며 "냉각 판단에 근거를 더하는 방식이 현장에서 어떻게 받아들여질지 기대중"이라고 말했다.
김인규 기자 info@thebell.co.kr
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