AI가 발전하면서 데이터센터에서 사용하는 GPU의 성능도 빠르게 높아지고 있습니다. 문제는 성능이 높아질수록 처리해야 할 열도 많아진다는 점입니다. 서버에서 발생한 열을 제대로 제거하지 못하면 장비의 성능이 제한되거나 안정적인 운영에 문제가 생길 수 있습니다. 그래서 최근 AI 데이터센터에서는 공기로 열을 제거하는 기존 방식뿐 아니라 액침냉각과 수랭식 냉각 같은 액체 기반 기술에도 관심이 커지고 있습니다. 그런데 두 기술은 … 더 읽기
AI가 발전할수록 더 많은 데이터센터가 필요해지고 있습니다. 그런데 데이터센터가 사용하는 전기는 어디로 사라질까요? 서버와 GPU가 전력을 사용하면 상당한 열이 발생합니다. 이 열은 서버가 정상적으로 작동하도록 냉각 장치로 제거해야 합니다. 지금까지는 주로 냉각을 통해 외부로 내보내는 대상으로 여겨졌지만, 최근에는 이 열을 다시 활용하려는 움직임이 커지고 있습니다. 결론부터 말하면 AI 데이터센터의 폐열은 재활용할 수 있습니다. 지역난방과 건물 … 더 읽기
ChatGPT와 같은 생성형 AI가 발전하면서 AI 데이터센터의 중요성도 커지고 있습니다. 하지만 AI 서비스를 확대하기 위해서는 고성능 GPU와 서버만 필요한 것이 아닙니다. 수많은 서버를 안정적으로 작동시킬 수 있는 전력도 반드시 확보해야 합니다. 최근 AI 산업에서 전력 확보가 중요한 문제로 떠오르는 이유도 여기에 있습니다. 데이터센터를 건설할 부지와 자금이 있더라도 필요한 전력을 제때 공급받지 못하면 운영을 시작하기 어렵기 … 더 읽기
AI 기술이 발전하면서 데이터센터에는 더 강력한 GPU와 고성능 서버가 필요해지고 있습니다. 하지만 서버의 성능이 높아질수록 함께 해결해야 하는 문제가 있습니다. 바로 서버에서 발생하는 열을 효과적으로 제거하는 것입니다. 기존 데이터센터에서는 주로 공기를 이용해 서버를 냉각했습니다. 그러나 고성능 AI 서버처럼 많은 연산 장치가 밀집된 환경에서는 공랭식 냉각만으로 열을 처리하기 어려워질 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 기술 … 더 읽기