물·글리콜 냉각수를 교체 없이 최대 10년간 반복 사용
건식 냉각기 적용 시 연간 물 사용량 식당 2곳보다 적어
핵심 요약
- Meta는 8월 27일 최신 AI 최적화 데이터센터 대부분에 폐쇄형 액체 냉각을 적용한다고 밝혔다.
- Meta는 물과 글리콜을 섞은 냉각수를 교체하지 않고 최대 10년간 반복 사용할 것으로 예상한다.
- Meta의 강화학습 기반 실증은 공랭 공급 팬의 에너지 소비를 평균 20%, 물 사용량을 4% 줄였다.
Meta는 8월 27일 최신 AI 최적화 데이터센터 대부분에 폐쇄형 액체 냉각을 적용한다고 밝혔다. 회사는 GPU 서버의 열을 물과 글리콜 혼합 냉각수로 옮긴 뒤 이를 밀폐된 회로에서 순환시키는 방식이 자원과 기반시설 측면에서 효율적이라고 설명했다.
폐쇄형 액체 냉각은 서버 하드웨어를 지난 냉각수를 시설 밖으로 배출하지 않고 열교환기로 보내 열을 제거한 뒤 서버 랙으로 되돌리는 기술이다. 같은 물과 글리콜 혼합물을 계속 재사용하며, Meta는 냉각수를 교체하지 않고 최대 10년간 쓸 것으로 예상한다.
AI 하드웨어의 성능이 높아지면서 작동 중 발생하는 열도 늘어 공랭만으로 서버 랙을 식히는 방식의 효율이 떨어지고 있다. 수년 전만 해도 미국 아이오와주 앨투나 데이터센터에서는 Nvidia H100 16개를 탑재한 랙을 거의 전적으로 공랭했으며, 따뜻한 계절에 냉각 과정 초입의 공기를 식히는 데만 소량의 물을 사용했다. 당시 물을 하드웨어로 직접 보내지는 않았다.
Meta는 폐쇄형 설계가 AI 데이터센터의 물 사용량이 반드시 많다는 통념과 다르다고 밝혔다. 건식 냉각기를 갖춘 일반적인 AI 최적화 데이터센터의 연간 물 사용량은 풀서비스 식당 2곳보다 적다는 게 회사 측 설명이다.
시설에 건물 차원의 액체 냉각 기반시설이 없을 때는 공기 보조 액체 냉각(Air-Assisted Liquid Cooling)을 활용한다. 펌프와 열교환기를 넣은 랙이 건물의 대형 냉각 시스템과 비슷한 역할을 맡아, 더 작고 분산된 규모로 동일한 폐쇄형 순환 구조를 구현한다.
직접 칩 냉각 방식은 공간 효율도 높인다. 같은 서버를 공랭하려면 필요한 장비를 넣기 위해 서버 트레이 크기가 거의 2배로 커질 수 있지만 컴퓨팅 용량은 그대로다. 폐쇄형 액체 냉각을 적용하면 같은 크기의 서버 랙에 더 많은 GPU를 넣어 필요한 랙 수를 줄이고, 시설 면적을 넓히지 않고도 용량을 확장할 수 있다.
Meta는 자체 칩부터 냉각·전력 기반시설까지 전체 인프라 스택의 시스템을 설계·개발한다. 2011년 설립된 오픈 컴퓨트 프로젝트(Open Compute Project)는 데이터센터 기반시설의 효율성과 확장성, 지속가능성을 높이기 위한 오픈소스 하드웨어·소프트웨어 이니셔티브다. Meta는 2025년 액체 냉각 네트워크 랙 플랫폼 ‘IcePack’을 발표하고 이 프로젝트를 통해 설계를 무료로 공개했다.
Meta 엔지니어링팀은 데이터센터의 위치별 환경과 기상 조건, 서버 부하, 냉각 장비의 동작을 반영하기 위해 강화학습도 활용한다. 냉각 설비는 장소마다 다른 조건과 서버 작업량 변화에 맞춰 설계하고 유연하게 운영해야 한다.
Meta 엔지니어들은 실제 데이터센터에서 직접 시험할 때 생길 수 있는 운영 위험을 피하려고 물리 기반 시뮬레이터를 만들었다. 강화학습 모델은 이 환경에서 다양한 결정을 시험하며 서버를 적정 작동 조건으로 유지하는 데 필요한 냉각량을 줄이는 방법을 학습한다.
이 접근법은 실험 단계를 넘어 Meta가 보유한 공랭 데이터센터로 확대됐다. 데이터센터 한 곳의 시범 적용에서는 서로 다른 기상 조건 전반에 걸쳐 공랭 공급 팬의 에너지 소비가 평균 20% 감소했고 물 사용량도 4% 줄었다.
