KT클라우드가 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버의 발열 환경을 재현해 냉각 설비의 성능을 검증하고, 인공지능(AI)으로 전력 설비의 장애를 예측·대응하는 등 차세대 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다.

최대 140킬로와트(kW)의 발열 환경을 구현하는 자체 개발 장비부터 AI 기반 운영 자동화, 로봇 점검 기술까지 실증하며 고밀도 AI 인프라 운영 역량을 확보한다는 전략이다.

KT클라우드는 지난달 30일 서울 양천구 목동2 데이터센터 내 'AI 이노베이션 센터'를 공개하고 고밀도 AI 인프라 기술 실증 현장을 소개했다.

AI 서버의 성능이 높아지면서 데이터센터에 필요한 전력과 냉각 설비에 대한 요구 수준도 높아지고 있다. 기존 데이터센터의 서버 랙당 소비 전력은 약 2.2kW 수준이었지만 최근 고성능 GPU 서버는 30~150kW 수준의 전력을 요구한다. 향후에는 랙당 600kW 수준까지 증가할 수 있다는 전망도 나온다.

이처럼 전력 소비가 늘어나면 서버에서 발생하는 열도 증가한다. 기존 공기냉각 방식만으로는 고밀도 GPU 서버의 발열에 대응하기 어려워 액체냉각 기술이 AIDC의 핵심 인프라로 떠오르고 있다.

KT클라우드가 자체 개발한 '수냉식 부하기'는 이러한 변화에 대응하기 위한 장비다. 실제 GPU 서버 대신 전력과 열을 발생시키는 장비를 활용해 냉각 시스템이 정상적으로 작동하는지 미리 확인할 수 있다.

서버형 부하기는 장비당 8kW의 열을 발생시키며 랙 구성 시 최대 64kW 수준의 부하를 재현할 수 있다. 별도로 개발한 랙형 부하기는 최대 140kW의 고밀도 환경을 구현한다.

이를 활용하면 수억원대에 달하는 고성능 GPU 서버를 설치하기 전에도 냉각수의 온도와 유량, 압력 등을 측정하고 설비의 안정성을 검증할 수 있다. 실제 서버를 투입한 뒤 냉각 설비에 문제가 발생하는 위험을 줄이는 효과가 있다.

KT클라우드는 GPU 칩 표면에 냉각판을 밀착시키고 내부에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 D2C(Direct-to-Chip) 액체냉각 기술도 적용한다. KT클라우드는 엔비디아 B200 서버를 활용한 냉각 환경도 실증하고 있으며, 차세대 루빈(Rubin) GPU에 대응하기 위한 인프라 설계도 검토하고 있다.


AI를 활용한 데이터센터 운영 자동화 기술도 선보였다.

KT클라우드가 자체 개발한 '패스파인더'는 전력 설비의 상태를 실시간으로 분석하고 장애 발생 시 최적의 복구 경로를 탐색하는 설루션이다. 'DIMS 인사이트'는 전력·냉각 설비에서 수집한 데이터를 AI로 분석해 이상징후를 탐지하고 장애를 예측한다.

로봇을 활용한 현장 점검 자동화도 추진 중이다. 자율주행 점검 로봇이 서버실 등을 이동하며 온도와 습도, 가스 등 환경 정보를 수집하고 열화상 카메라로 설비 상태를 확인한다.

KT클라우드는 이러한 기술을 실제 데이터센터 운영 과정에서 축적한 데이터와 결합해 운영 효율과 안정성을 높일 계획이다. AI 이노베이션 센터에서 검증한 기술은 신규 AIDC 설계·구축에도 반영한다.

방재원 KT클라우드 AIDC 사업개발팀 팀장은 "AI 이노베이션 센터는 글로벌 고객들의 요구에 기술적으로 대응하기 위해 선제적으로 연구하는 공간"이라며 "이곳에서 연구한 내용들이 실제로 글로벌 고객들의 기술 요구 수준을 맞춰주고 고객을 유치하는 데 도움이 되고 있다"고 설명했다.

yjra@news1.kr