글로벌 IT 거대 기업은 AI를 사용하여 데이터 센터가 에너지를 절약하고 배출량을 줄이는 데 도움을 주고 있습니다.

데이터 센터는 매일 전 세계 수십억 명의 사람들이 사용하는 애플리케이션, 웹 사이트 및 서비스를 지원하며 이를 구축하고 유지 관리하는 작업자에게는 위험한 장소가 될 수 있습니다. 작업자는 전원이 켜져 있는 동안 데이터 센터의 전기 장비를 수리해야 하는 경우가 있습니다. 컴퓨터와 서버의 액체 냉각 시스템을 통해 순환되는 물에서 소독제로 사용되는 염소와 같은 화학 물질에 노출될 수 있습니다. 2015년 6월, 노스캐롤라이나주 메이든에 있는 애플 데이터센터에서 염소 누출 사고가 발생해 5명이 병원으로 이송됐다.

이제 데이터 센터는 이전보다 더 안전해졌습니다. 그러나 미래 지향적인 솔루션을 찾기 위해 일부 거대 기술 기업은 보안 문제를 방지하기 위해 인공 지능을 적용하는 방법을 모색하고 있다고 말합니다. 예를 들어, 마이크로소프트는 다양한 소스의 데이터를 분석하고 데이터 센터 건설 및 운영 팀에 "보안 사고의 영향을 예방하거나 완화"하기 위한 경고를 생성할 수 있는 인공 지능 시스템을 개발하고 있습니다. 데이터센터 건설 계획에 미치는 영향을 탐지하고 예측하기 위한 보완적이지만 관련 있는 시스템도 개발되고 있습니다.

"이러한 이니셔티브는 초기 테스트 중이며 올해 말에 생산 환경으로 확장되기 시작할 것으로 예상됩니다."라고 Microsoft 대변인이 이메일을 통해 아울렛에 말했습니다.

Meta는 또한 인공 지능이 안전하지 않은 작업 조건으로 이어질 수 있는 "극한 환경 조건"에서 데이터 센터가 어떻게 작동할지 예측할 수 있는 방법을 연구하고 있다고 주장합니다. 회사는 극한 조건을 시뮬레이션하기 위한 물리적 모델을 개발하고 해당 데이터를 서버 전력 소비, 냉각 및 공기 흐름 최적화를 담당하는 AI 모델에 공급해 왔다고 말했습니다.

Meta 대변인은 언론에 "우리 데이터 센터에는 많은 양의 운영 데이터가 있으며 일부 지역에서는 서버, 랙 및 데이터 홀에 내장 센서가 높은 빈도로 존재합니다."라고 말했습니다. 우리의 [인프라] 팀은 데이터 센터에서 서로 다른 작업을 수행하고, 서로 다른 양의 전력을 소비하고, 서로 다른 양의 열을 생성하고, 서로 다른 양의 공기 흐름을 생성한 다음 이를 수행할 수 있는 AI 모델을 개발합니다.

물론 기업에는 보안 외에도 데이터 센터를 최적의 상태로 유지하려는 다른 동기가 있습니다. . 정전은 비용이 많이 들고 점점 더 자주 발생합니다. IT 컨설팅 회사인 IT Uptime Institute의 2020년 조사에 따르면 데이터 센터 소유자 및 운영자의 3분의 1이 지난 12개월 동안 심각한 중단을 경험했다고 인정했습니다. 6명 중 1명은 정전으로 인해 100만 달러 이상의 비용이 발생했다고 주장했는데, 이는 2019년 10명 중 1명보다 증가한 수치입니다.

텍사스와 미주리의 신규 프로젝트를 포함해 전 세계에서 20개 이상의 데이터 센터를 운영하고 있는 Meta는 가까운 미래에 매년 50~100개의 새로운 데이터 센터를 구축할 것이라고 밝혔습니다.

AI는 또한 흔히 알려지지 않은 데이터 센터의 에너지 절약 기회를 찾아 비용 절감을 약속하며 이는 기업의 또 다른 매력적인 측면입니다. 2018년 구글은 딥마인드 계열사가 개발한 인공지능 시스템이 자사 데이터센터의 과거 에너지 사용량에 비해 평균 30%의 에너지를 절약할 수 있다고 주장했다.

DeepMind는 코멘트를 받기 위해 연락을 받았을 때 초기 발표 이후에는 공유할 업데이트가 없다고 말했습니다. IBM과 Amazon은 문의에 응답하지 않았습니다. 그러나 Meta와 Microsoft는 이제 AI를 사용하여 유사한 전력 조정을 하고 있다고 말합니다.

Microsoft는 2021년 후반에 전기 및 기계 장비의 원격 측정 데이터를 사용하여 데이터 센터 내의 비정상적인 전력 및 물 이벤트를 측정하고 완화하는 인공 지능 "이상 감지 접근 방식"을 출시했습니다. 또한 이 회사는 AI 기반 방법을 사용하여 데이터 센터 전기 계량기 문제를 식별 및 수정하고 서버를 배치할 이상적인 위치를 결정하여 낭비되는 전력, 네트워크 및 냉각 용량을 최소화합니다.

Meta는 냉각 목적으로 데이터 센터에 공급되는 공기의 양을 줄이기 위해 강화 학습을 사용해 왔다고 말합니다. 높은 수준에서 강화 학습은 시행착오를 통해 문제를 해결하는 방법을 학습하는 인공 지능 시스템입니다. 대부분의 데이터 센터는 실외 공기와 증발식 냉각 시스템을 사용하므로 공기 흐름을 최적화하는 것이 최우선 과제입니다.

환경 발자국 감소는 에너지 조절 AI 시스템의 또 다른 이점입니다. 환경 조사국(Environmental Investigation Agency)의 보고서에 따르면 데이터 센터는 2020년 전 세계 전력 수요의 약 1%를 소비했으며 전체 이산화탄소 배출량의 0.3%를 차지했습니다. 일반적인 데이터 센터는 하루에 300만~500만 갤런의 물을 사용하는데, 이는 30,000~50,000명이 거주하는 도시의 물 소비량에 해당합니다.

Microsoft는 이전에 2025년까지 모든 데이터 센터를 100% 재생 가능 에너지로 운영할 계획이라고 밝혔습니다. Meta는 2020년에 이 위업을 달성했다고 주장합니다.

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