2016.07.21

구글, 인공지능 이용해 데이터센터 냉각 전력 40% 줄였다

Lucas Mearian | Computerworld
구글이 딥마인드(DeepMind) 신경망의 뛰어난 지능을 이용해 데이터센터 전력 사용량을 크게 줄이는 데 성공했다.


딥마인드의 알고리듬으로 전력을 조절했을 때(중간 부분) 사용량이 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

딥마인드는 런던에 본사를 둔 인공지능 업체로, 지난 2014년 구글이 인수했다. 인간의 중추 신경계와 비슷한 신경망 네트워크 '딥마인드'를 개발했는데, 복잡한 문제를 해결하기 위해 주변 환경에 대해 능동적으로 학습할 수 있다.

구글의 방대한 데이터센터 인프라스트럭처는 구글 검색, 지메일, 유튜브 같은 인터넷 서비스를 지원한다. 그러나 이 작업을 처리하는 서버는 엄청난 열을 발산하므로 이를 계속 제거해야 서버를 정상적으로 운용할 수 있다. 딥마이드가 적용된 부분도 바로 여기다.

구글은 딥마인드 블로그를 통해 "이러한 냉각은 일반적으로 펌프와 냉각기, 쿨링 타워 등 대형 산업용 기기를 통해 이뤄진다. 우린 데이터센터를 더 효율적으로 운영하기 위해 2년 전부터 머신러닝을 적용해 왔다. 그리고 지난 수개월 동안에는 시스템 사용률을 높이기 위해 딥마인드 연구자와 구글 데이터센터 팀이 협업하기 시작했다"고 설명했다.

딥마인드는 온도와 전력, 펌프 스피드 등에 대한 과거 데이터를 사용했다. 그동안 데이터센터 내 수천 개 센서를 통해 수집해 온 데이터다. 구글은 이 데이터를 이용해 AI의 신경망이 미래의 평균 PUE(Power Usage Effectiveness)를 높일 수 있도록 훈련시켰다. PUE는 전체 빌딩 에너지 사용량 중 IT 에너지 사용량의 비율을 의미한다. PUE가 낮을수록 IT 부문이 전력을 더 효율적으로 사용하고 있다는 의미다.

이후 추가 신경망은 데이터센터의 미래 기온과 압력을 예측했다. 이 예측치에 따라 필요한 냉각 작업을 하도록 추천할 수 있도록 하기 위해서다. 구글은 "머신러닝 시스템은 냉각에 드는 에너지를 지속해서 40% 줄였다. 전력 손실과 비 냉각 부문의 비효율 개선을 포함해 전체 PUE의 15%를 줄인 것과 같다. 이는 데이터센터 운영을 시작한 이후 가장 낮은 PUE를 달성한 것이기도 했다"고 설명했다.

구글은 딥마인드의 머신러닝 알고리즘을 데이터센터 관련된 다른 문제를 해결하는 데도 사용할 계획이다. 발전기 변환 효율을 높여 같은 장비로 더 많은 에너지를 생산하는 것이 대표적이다. 또한, 반도체 제조 과정의 에너지와 물 사용량을 줄이고, 제조공장의 생산량을 늘리는 것 등에도 적용할 예정이다.

구글을 데이터센터나 산업용 시스템을 운영하는 다른 업체가 사용할 수 있도록 이러한 연구의 결과를 공유할 예정이다.

한편 구글은 데이터센터 운영에 재생 에너지를 활발하게 사용하는 것으로 유명하다. 업체는 블로그를 통해 "이번 성과는 구글 클라우드를 사용하는 다른 기업의 에너지 효율을 높이는 데도 도움이 될 것이다. 데이터센터를 운영하는 업체는 많지만, 재생 에너지 활용 측면에서는 우리가 많이 앞서 있다"라고 설명했다.

구글은 궁극적으로 자체 데이터센터를 100% 재생 에너지로 가동한다는 구상이다. 현재는 전체 전력의 35%를 재생 에너지로 사용하고 있다. 업체는 전 세계에 걸쳐 22개 풍력, 태양열 발전 프로젝트에 참여해 현재까지 15억 달러(약 1조 7,000억 원)를 투자했다. 구글은 전 세계에서 재생 에너지를 가장 많이 구매하는 기업이다.

구글 측은 블로그를 통해 "이들 프로젝트의 총 발전 용량은 2.5GW로, 현재 우리가 사용하는 것보다 훨씬 많은 전력량이다. 50만 가구가 사용할 수 있는 것과 맞먹는다"고 설명했다. ciokr@idg.co.kr



2016.07.21

구글, 인공지능 이용해 데이터센터 냉각 전력 40% 줄였다

Lucas Mearian | Computerworld
구글이 딥마인드(DeepMind) 신경망의 뛰어난 지능을 이용해 데이터센터 전력 사용량을 크게 줄이는 데 성공했다.


딥마인드의 알고리듬으로 전력을 조절했을 때(중간 부분) 사용량이 크게 줄어드는 것을 볼 수 있다.

딥마인드는 런던에 본사를 둔 인공지능 업체로, 지난 2014년 구글이 인수했다. 인간의 중추 신경계와 비슷한 신경망 네트워크 '딥마인드'를 개발했는데, 복잡한 문제를 해결하기 위해 주변 환경에 대해 능동적으로 학습할 수 있다.

구글의 방대한 데이터센터 인프라스트럭처는 구글 검색, 지메일, 유튜브 같은 인터넷 서비스를 지원한다. 그러나 이 작업을 처리하는 서버는 엄청난 열을 발산하므로 이를 계속 제거해야 서버를 정상적으로 운용할 수 있다. 딥마이드가 적용된 부분도 바로 여기다.

구글은 딥마인드 블로그를 통해 "이러한 냉각은 일반적으로 펌프와 냉각기, 쿨링 타워 등 대형 산업용 기기를 통해 이뤄진다. 우린 데이터센터를 더 효율적으로 운영하기 위해 2년 전부터 머신러닝을 적용해 왔다. 그리고 지난 수개월 동안에는 시스템 사용률을 높이기 위해 딥마인드 연구자와 구글 데이터센터 팀이 협업하기 시작했다"고 설명했다.

딥마인드는 온도와 전력, 펌프 스피드 등에 대한 과거 데이터를 사용했다. 그동안 데이터센터 내 수천 개 센서를 통해 수집해 온 데이터다. 구글은 이 데이터를 이용해 AI의 신경망이 미래의 평균 PUE(Power Usage Effectiveness)를 높일 수 있도록 훈련시켰다. PUE는 전체 빌딩 에너지 사용량 중 IT 에너지 사용량의 비율을 의미한다. PUE가 낮을수록 IT 부문이 전력을 더 효율적으로 사용하고 있다는 의미다.

이후 추가 신경망은 데이터센터의 미래 기온과 압력을 예측했다. 이 예측치에 따라 필요한 냉각 작업을 하도록 추천할 수 있도록 하기 위해서다. 구글은 "머신러닝 시스템은 냉각에 드는 에너지를 지속해서 40% 줄였다. 전력 손실과 비 냉각 부문의 비효율 개선을 포함해 전체 PUE의 15%를 줄인 것과 같다. 이는 데이터센터 운영을 시작한 이후 가장 낮은 PUE를 달성한 것이기도 했다"고 설명했다.

구글은 딥마인드의 머신러닝 알고리즘을 데이터센터 관련된 다른 문제를 해결하는 데도 사용할 계획이다. 발전기 변환 효율을 높여 같은 장비로 더 많은 에너지를 생산하는 것이 대표적이다. 또한, 반도체 제조 과정의 에너지와 물 사용량을 줄이고, 제조공장의 생산량을 늘리는 것 등에도 적용할 예정이다.

구글을 데이터센터나 산업용 시스템을 운영하는 다른 업체가 사용할 수 있도록 이러한 연구의 결과를 공유할 예정이다.

한편 구글은 데이터센터 운영에 재생 에너지를 활발하게 사용하는 것으로 유명하다. 업체는 블로그를 통해 "이번 성과는 구글 클라우드를 사용하는 다른 기업의 에너지 효율을 높이는 데도 도움이 될 것이다. 데이터센터를 운영하는 업체는 많지만, 재생 에너지 활용 측면에서는 우리가 많이 앞서 있다"라고 설명했다.

구글은 궁극적으로 자체 데이터센터를 100% 재생 에너지로 가동한다는 구상이다. 현재는 전체 전력의 35%를 재생 에너지로 사용하고 있다. 업체는 전 세계에 걸쳐 22개 풍력, 태양열 발전 프로젝트에 참여해 현재까지 15억 달러(약 1조 7,000억 원)를 투자했다. 구글은 전 세계에서 재생 에너지를 가장 많이 구매하는 기업이다.

구글 측은 블로그를 통해 "이들 프로젝트의 총 발전 용량은 2.5GW로, 현재 우리가 사용하는 것보다 훨씬 많은 전력량이다. 50만 가구가 사용할 수 있는 것과 맞먹는다"고 설명했다. ciokr@idg.co.kr

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