미국 전력망 접속 대기 프로젝트 규모 200기가와트 넘어
전력망·변전소·AI 팩토리 통합 모의실험으로 설계 검증
핵심 요약
- NVIDIA는 10월 22일 Phaidra가 DSX 기술을 도입해 같은 전력 한도에서 연산량을 약 10% 늘렸다고 밝혔다.
- NVIDIA가 10월 22일 공개한 자료에 따르면 Emerald AI의 Conductor와 DSX Flex를 연계한 방식은 모형 분석에서 기존 미국 전력망의 용량을 최대 100기가와트까지 활용할 가능성을 보였다.
NVIDIA는 10월 22일 전력망과 AI 팩토리를 함께 설계·운영하는 NVIDIA DSX AI Factory Platform의 기업별 도입 사례를 공개하고, Phaidra가 같은 전력 한도에서 연산량을 약 10% 늘렸다고 밝혔다.
NVIDIA에 따르면 전력 공급은 인프라 구축의 병목으로 작용하고 있다. 납품이 밀린 장비 규모는 3000억 달러를 넘고, 미국에서 전력망 접속을 기다리는 프로젝트 규모도 200기가와트를 넘는다.
NVIDIA DSX AI Factory Platform은 변전소부터 랙까지 전력망과 AI 팩토리를 하나의 시스템으로 계획·모의실험·운영하도록 지원하는 플랫폼이다. 전력망과 시설, 내부 연산 자원을 연계해 전력 수급과 연산 수요를 조율한다.
Phaidra는 스스로 학습하는 에이전트에 DSX Flex, DSX Max-Q, DSX Exchange를 통합했다. NVIDIA는 Phaidra가 냉각과 전력 배분을 최적화해 와트당 토큰 수와 전력망 유연성을 높이고, 같은 전력 한도에서 약 10% 더 많은 연산을 수행했다고 설명한다.
Emerald AI는 Conductor 플랫폼을 DSX Flex와 연계해 전력회사가 전력망의 미활용 용량을 활용하도록 지원하고 있다. NVIDIA가 제시한 기존 미국 전력망 용량 최대 100기가와트 활용 가능성은 이 방식에 대한 모형 분석 결과다.
설계 단계에서는 NVIDIA DSX Sim과 에너지 제조업체의 SimReady 자산으로 전력망·변전소·AI 팩토리를 함께 모의실험해 착공 전 발전기, 개폐장치, 전력·냉각 시스템을 검증한다. 운영 단계의 NVIDIA DSX Flex는 AI 팩토리 수요를 전력망 상황과 현장 발전량에 맞추는 기능이다. NVIDIA DSX MaxLPS는 전력당 연산량을 높이고, DSX Exchange는 연산·네트워킹·에너지·냉각·운영 전반의 신호를 안전하게 공유하도록 지원한다.
Schneider Electric은 AVEVA, ETAP와 함께 검증된 NVIDIA Vera Rubin 전력·냉각 참조 아키텍처와 NVIDIA Omniverse 기반 AI 팩토리 디지털 트윈을 활용해 DSX 적용을 추진하고 있다. AVEVA의 엔지니어링 소프트웨어에 NVIDIA SimReady 자산, OpenUSD, Omniverse를 결합해 AVEVA·Schneider Electric·외부 업체 솔루션의 모의실험, 실시간 운영 데이터, AI 기반 최적화를 연결하는 방식이다. NVIDIA는 데이터센터의 설계부터 운영·최적화까지 에너지 효율과 작업 성능을 높이고 토큰 생성까지 걸리는 시간을 줄이는 것을 목표로 제시했다.
Siemens Energy는 발전·송전·배전에 걸쳐 확장성과 복원력을 갖추고 전력망 상황을 반영하는 전력 인프라 참조 설계를 개발하고 있다. NVIDIA DSX Vera Rubin AI 팩토리 설계 요건에 맞춘 참조 설계다. Siemens Energy는 Noedra 디지털 트윈 플랫폼에 RAPIDS, Metropolis, Isaac Sim을 활용해 전력망 감시, 위험 식별, 예기치 않은 정전 예방을 지원할 수 있는지도 평가한다.
GE Vernova는 전력망부터 시설·랙까지 이어지는 전력 분야 전문성을 DSX 시스템과 결합해 고객의 연산·토큰 생산량, 지속가능성, 전력망 신뢰성 개선을 지원하고 있다. Hitachi Energy의 배터리 에너지 저장 시스템은 NVIDIA DSX Ready 판정을 받았다. 이 판정은 고객이 복원력·신뢰성·확장성을 갖춘 AI 팩토리에 적용할 DSX 참조 아키텍처 설계 요건을 충족하는 전력 인프라를 식별하도록 돕는다.
NVIDIA는 전력망과 시설, 연산 시스템을 따로 설계하는 관행이 지연과 위험, 미활용 용량을 만든다고 설명했다. DSX는 이들 시스템을 연결해 AI 팩토리의 전력 수요를 전력망 상황에 맞춰 조정하는 데 초점을 두고 있다.
