기업 책임자의 98%가 AI의 전략적 중요성을 인식하고 있으며, 65%가 투자를 늘릴 계획이다. 2026년까지 전 세계 AI 지출은 3,000억 달러에 달하고, AI의 전력 사용량은 10배 증가할 것으로 예상된다. 미국 데이터센터의 전력 소비량은 2030년까지 두 배로 증가할 전망이다. 이로 인해 AI의 환경 영향을 최소화하고 AI 역량을 극대화하는 두 가지 과제가 기업에 주어졌다.
에너지 문제 해결을 위한 주요 전략
- AI 워크로드에 적합한 컴퓨팅 리소스 선택
- 데이터센터 성능 및 에너지 효율 최적화
- 지속 가능한 AI 개발을 위한 생태계 협업
AI 추론 워크로드를 위한 CPU와 GPU 비교
일반적인 생각과는 달리, AI 컴퓨팅의 85%는 추론에 사용되며 GPU가 필요하지 않다. CPU는 성능, 에너지 효율성, 비용 효율성의 균형을 제공하여 다양하고 덜 집약적인 추론 작업을 효율적으로 처리할 수 있다. CPU는 에너지 및 비용 지출이 적어 지속 가능하고 비용 효율적인 운영에 적합하다. 또한, 소프트웨어 최적화 라이브러리와 개발자 툴을 활용하면 CPU의 에너지 소비를 줄일 수 있다.
효율적인 AI 워크로드 관리
- AI 우선순위 파악: 사용량과 전략적 중요도 등의 요소를 고려해 중요한 AI 모델을 파악한다.
- 성능 요구사항 정의: 지연 시간이나 응답 시간 등 필수적인 성능 기준을 설정한다.
- 전문 솔루션 평가: 특정 AI에 적합하고 성능 벤치마크를 충족하는 CPU 솔루션을 찾는다.
- 효율적인 확장: 성능 요구를 해결하고 에너지 소비의 균형을 유지할 수 있는 CPU를 선택한다.
- 알맞은 규모의 솔루션: 실제 요구를 평가해 적절한 인프라를 조정하고 비용 낭비를 피한다.
- 향후 유연성 고려: 다양한 AI 작업을 지원할 수 있는 다목적 솔루션을 우선시한다.
데이터센터의 에너지 소비와 AI 확장
데이터센터는 전 세계 에너지 소비의 약 4%를 차지하며, AI의 성장으로 이 수치는 증가할 것으로 예상된다. GPU는 전력 소비가 많아 복잡한 냉각 방식이 필요하지만, 에너지 효율이 높은 CPU는 전력 수요 증가에 대비할 수 있다. CPU는 지속 가능한 프랙티스를 촉진하며, 오라클 같은 기업은 CPU 기반 AI 추론 방법을 구현해 에너지 효율성을 높이고 있다.
CPU와 AI 작업의 최적화
- 높은 활용도: 부하가 많은 상황에서도 성능을 유지하고 에너지 절약을 위해 높은 코어수를 가진 CPU 선택.
- AI 전용 기능: AI 숫자 형식을 지원하는 CPU 선택으로 AI 워크로드 효율적 처리.
- 경제적 고려사항: 낮은 전력 소비와 냉각 요구사항을 고려한 CPU 기반 솔루션 선택.
- 통합의 단순성: 기존 데이터센터 인프라에 쉽게 통합 가능한 CPU 선택.
AI를 위한 CPU 기술 발전
산업 단체는 협업을 통해 AI 애플리케이션용 CPU 기술을 발전시키고 있다. 이런 협업은 다양한 AI 작업에 최적화된 솔루션을 개발하며, AI 플랫폼 얼라이언스와 같은 협력은 새로운 CPU 기술과 시스템 설계 개발을 촉진해 상당한 에너지 절감과 성능 향상을 이루고 있다.
결론적으로, AI의 전략적 중요성을 인식하고 전력 사용량 증가에 대비해 에너지 효율성을 높이는 것이 중요하다. 이를 위해 CPU 기반 AI 추론 방법을 활용하고, 지속 가능한 AI 프랙티스를 촉진하며, 데이터센터 성능 및 에너지 효율 최적화를 통해 AI의 이점을 극대화할 수 있다.