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[IT뉴스]AI로 데이터센터 전력망 조율…엔비디아가 주목한 '에메랄드 AI' 실증
온카뱅크관리자
조회:
61
2025-07-02 10:47:34
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 데이터센터 '가상 발전소'로 전환…연산 스케줄링으로 전력 수요·공급 불안 동시에 해결</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="X48UBeuSJa"> <p contents-hash="e04a87893fcab98ec8da4027509be6bb21ef8d89a342473b86fac31a619ec0db" dmcf-pid="Z86ubd7vLg" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>엔비디아가 투자한 인공지능(AI) 스타트업 '에메랄드 AI'가 전력망 안정성과 효율성 향상을 위한 새로운 해법을 제시하며 주목받고 있다.</span></p> <p contents-hash="917236d51ef210611e9277c6d9f07260e4beeb4d22c1d2f972938fd8b21cba0f" dmcf-pid="56P7KJzTMo" dmcf-ptype="general">2일 악시오스 등 외신에 따르면 에메랄드 AI는 고성능 연산을 수행하는 AI 데이터센터의 전력 소비 패턴을 실시간 전력 수요에 맞춰 조절하는 독자적인 소프트웨어(SW) 기술을 개발해 실증하고 있다.</p> <p contents-hash="4d334dffc13f39019a83add3892331c6602c3cd5e556365cf6ade2d7c44b66b8" dmcf-pid="1PQz9iqyJL" dmcf-ptype="general">이 같은 행보는 데이터센터를 '가상 발전소(VPP)'로 전환하는 개념을 현실화하는 것으로 평가된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3ea687e1f9de15aa1a328701d336d2bfc23395804ea5313909328edced7ec075" dmcf-pid="tQxq2nBWin" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="에메랄드 AI가 데이터센터의 전력 수요를 조절할 수 있는 기술을 실증하고 있다. (사진=에메랄드 AI)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702103443625jizv.png" data-org-width="638" dmcf-mid="HupyXbWAJN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/02/ZDNetKorea/20250702103443625jizv.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 에메랄드 AI가 데이터센터의 전력 수요를 조절할 수 있는 기술을 실증하고 있다. (사진=에메랄드 AI) </figcaption> </figure> <p contents-hash="3ffbe851499521dca4855712ddd4e1e13877bf8dc6a20391d4c304dfcc8d00fa" dmcf-pid="FDwiahnbJi" dmcf-ptype="general"><span>에메랄드 AI가 내세운 기술의 핵심은 AI 연산 워크로드를 유연하게 스케줄링함으로써 전력망에 과부하가 걸리는 시간에는 전력 사용량을 줄이고 여유가 있을 때는 AI 연산을 집중적으로 수행하도록 조정하는 알고리즘에 있다. </span><span>단순 전력 절감이 아닌 전력망 운영에 적극적으로 기여하는 수요 반응형 AI 연산을 구현한 것이다. </span></p> <p contents-hash="c5133f1d23841cf167ab17df9e900ec30af6c46715156955835b9f4067b12f5c" dmcf-pid="3wrnNlLKnJ" dmcf-ptype="general"><span>이 기술은 AI 인프라의 확산으로 인한 전력 수요 급증과 재생에너지 확대로 인한 공급 불안정이라는 두 가지 문제를 동시에 해결할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.</span></p> <p contents-hash="81dcf1e5bc925f601298e832d506a57e2f61d38f673a428aa3b807721acf890d" dmcf-pid="0rmLjSo9Ld" dmcf-ptype="general">실제 에메랄드 AI는 최근 미국 애리조나주 피닉스에서 오라클, 엔비디아, 전력 분야 비영리 연구기관인 전력연구소(EPRI), 지역 전력 회사인 솔트 리버 프로젝트(SRP)와 함께 공동 실증 테스트를 진행했다.</p> <p contents-hash="3041c43ff85e21095bdc363e0541463a1bbccdb0b9d2c5456844a7152fac1325" dmcf-pid="pmsoAvg2Je" dmcf-ptype="general">테스트를 통해 에메랄드 AI의 SW가 전력망에 과부하가 걸리는 시점에서 AI 학습 연산의 소비 전력을 3시간 동안 최대 25%까지 줄이면서도 성능 저하 없이 연산을 이어가는 데 성공했다.</p> <p contents-hash="2de6127b400412dc7ff0666eba67aa79e3052343452c3408a7913c2010c8fe78" dmcf-pid="UsOgcTaVJR" dmcf-ptype="general">이는 AI 데이터센터가 전력망의 부담 요인이 아니라 오히려 유연성과 안정성을 제공하는 자산이 될 수 있다는 점을 보여주는 중요한 이정표로 평가된다.</p> <p contents-hash="8ac4620211d6e606236cc16b05016442bb5a96432f022447191d7d01b25f7cb5" dmcf-pid="uOIakyNfMM" dmcf-ptype="general">에메랄드 AI는 향후 6개월간 대규모의 현장 테스트를 이어갈 예정이며 미국 내 다른 지역 전력회사와도 협력해 연내 다수의 시연 프로젝트를 진행할 계획이다. 회사 측은 내년 초를 목표로 상용 제품을 시장에 출시하겠다는 청사진도 제시하고 있다.</p> <p contents-hash="85cec58af893fe93a6efb77f8c0854f23fd4ce15357da78560f2ea9d042968c9" dmcf-pid="7ICNEWj4Rx" dmcf-ptype="general">특히 오라클과 엔비디아가 프로젝트의 파트너로 참여하면서 기술적 신뢰성과 확장성 측면에서도 에메랄드 AI의 기술이 인정받고 있다.</p> <p contents-hash="dc53fdbcb067059b9cf4ff7335c10f4a7dc90a3352d1a3fec3db0352e2894ba1" dmcf-pid="zChjDYA8LQ" dmcf-ptype="general">바룬 시바람 에메랄드 AI 최고경영자(CEO)는 "데이터센터는 앞으로 수요 반응 시장에서 가장 강력한 자원이 될 수 있다"며 "궁극적으로는 데이터센터를 전력 소비의 종착점이 아닌 분산형 전원 자원으로 전환시키는 것이 우리의 비전"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="4361a65c9634d107b981bb328220eff90f3192c55fc0554a3822e6e98b1e2719" dmcf-pid="qhlAwGc6eP" dmcf-ptype="general">이어 "AI 워크로드의 유연한 특성은 이를 가능하게 하는 핵심 요소"라며 "AI 훈련은 반드시 즉시 실행될 필요가 없기 때문에 정교한 알고리즘을 통해 전력망의 수급 상황에 따라 분산 스케줄링할 수 있다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="ed443792b84199fceb97bec960af845c48d0ccdd39462eef8b1a2d19b118898a" dmcf-pid="BlScrHkPe6" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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