AI 서비스의 성능과 안정성은 어디에서 결정될까요? 고성능 GPU와 AI 모델도 중요하지만, 방대한 데이터를 빠르게 전달하는 네트워크와 효율적인 인프라 운영, 장애에 대비하는 기술도 필요합니다. 우리가 사용하는 AI 서비스에는 이처럼 다양한 인프라 기술이 활용되고 있습니다.
케클s피드 10월호에서는 KT AI 데이터센터 광고를 시작으로 공공 DR 전략과 BIM·AIOps 기반의 데이터센터 구축·운영 사례를 소개합니다. 안산·청라 AI 데이터센터 구축 소식과 버티브 기술 협력, 피지컬 AI에 필요한 GPU 인프라까지 다양한 소식도 준비했습니다.
AI 서비스를 안정적으로 구현하고 운영하기 위한 기술과 전략, 이번 케클s피드에서 만나보세요. |
대한민국의 미래를 만드는 KT AI 데이터센터 |
AI 서비스가 확산될수록 방대한 데이터를 안정적으로 처리하고 전달하는 인프라의 중요성도 높아지고 있습니다.
KT그룹은 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험과 전국 통신 국사 기반의 AI Edge 인프라를 활용해 AI 인프라 경쟁력을 강화하고 있습니다.
데이터센터와 AI Edge 인프라가 어떻게 연결되어 대한민국의 미래 산업을 뒷받침하는지, [KT AI 데이터센터] 편 광고에서 확인해 보세요. |
예상치 못한 장애나 재해에도 공공 서비스를 안정적으로 유지하려면? 서비스 중요도와 복구 목표에 따른 재해복구(DR) 전략을 살펴봅니다. |
예상치 못한 장애나 재해가 발생하면 중요한 공공 서비스를 어떻게 복구해야 할까요?
공공 정보시스템의 중요도에 따른 복구 기준이 구체화되면서, 데이터 백업뿐만 아니라 실제 서비스를 신속하게 복구하고 정상화하는 역량이 중요해지고 있습니다.
이번 케클러 인터뷰에서는 Cloud컨설팅팀 김광배 팀장과 함께 시스템 중요도와 복구 목표에 따른 DR 전략, Multi-AZ·Multi-Region을 활용한 kt cloud PLATFORM의 서비스 연속성 확보 방안을 알아봅니다. |
AI 기반 운영 도구와 BIM 기술을 활용해데이터센터의 구축·운영 효율을 높이는 kt cloud의 혁신 사례를 소개합니다. |
데이터센터의 구축과 운영, AI 기술을 활용하면 무엇이 달라질까요?
kt cloud는 이번 웨비나에서 현장 운영자가 직접 AI 분석·예측 도구를 개발하는 AIDC Ops Studio와 BIM 기반의 설계·시공 관리 사례를 소개했습니다.
운영 데이터를 분석해 설비 이상에 선제적으로 대응하고, 3D 모델과 AR 기술로 설계 오류를 사전에 확인하는 등 데이터센터의 효율성과 안정성을 높이는 방법을 웨비나 영상에서 만나보세요. |
안산 AI 데이터센터 착공부터 청라 AI 데이터센터 구축 참여까지, kt cloud가 수도권 AI 인프라 공급 확대에 속도를 내고 있습니다. |
kt cloud가 안산 AI 데이터센터 착공과 청라 AI 데이터센터 구축 참여를 통해 수도권 AI 인프라 공급 기반을 확대합니다.
안산에는 2029년 준공을 목표로 액체냉각과 고효율 프리쿨링 등을 적용한 50MW 규모의 자체 AI 데이터센터를 구축합니다. 청라에서는 2030년 1분기 준공을 목표로 50MW급 AI 데이터센터의 설계·구축·운영에 참여하고, 고성능 AI 인프라를 위한 액체냉각 기술을 적용할 계획입니다.
수도권 주요 거점 확충을 통해 2031년까지 1GW 규모의 AI 데이터센터 공급 역량 확보를 추진하는 kt cloud의 사업 계획을 소개합니다. |
전력·냉각 기술부터 모듈형 솔루션까지,
차세대 AI 데이터센터 구축을 위한 양사의 기술 협력 계획을 소개합니다. |
kt cloud가 글로벌 AI 인프라 전문기업 버티브와 차세대 AI 데이터센터 구축을 위한 기술 협력에 나섭니다.
양사는 데이터센터 설계 단계부터 전력·냉각·모듈형 인프라 기술을 함께 검토하고, 고성능 GPU 환경에 최적화된 인프라 구축을 추진합니다. 우선 군산 AI 데이터센터에 버티브의 모듈형 솔루션을 적용해 구축 효율을 높이고, 향후 대규모 AI 데이터센터 사업으로 협력 범위를 확대할 계획입니다.
두 기업이 함께 추진하는 차세대 AI 데이터센터 기술 협력의 주요 내용을 소개합니다. |
로봇이 스스로 학습하고 움직이기까지 GPU는 어떤 역할을 할까요?
피지컬 AI의 학습·시뮬레이션 과정과 달라지는 GPU 수요를 살펴봅니다. |
챗봇이 질문에 답변하는 것과 달리, 로봇은 주변 환경을 인식하고 판단해 실제로 움직여야 합니다. 이를 위해 다양한 상황을 학습하고, 가상 환경에서 움직임을 반복적으로 검증하는 과정이 필요합니다.
이러한 피지컬 AI의 학습·시뮬레이션·실시간 추론에는 각각 다른 특성의 컴퓨팅 자원이 활용됩니다.
로봇이 스스로 움직이기까지 GPU는 어떤 역할을 할까요? 피지컬 AI의 특성과 이에 필요한 GPU 인프라 전략을 알아봅니다. |
고성능 GPU만으로 AI 성능을 높일 수 있을까요?
AI 학습·추론 과정에서 네트워크 인프라가 중요한 이유를 알아봅니다. |
AI 성능을 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 고성능 GPU입니다. 하지만 아무리 뛰어난 GPU를 갖추더라도 데이터가 제때 전달되지 않으면 성능을 충분히 발휘하기 어렵습니다.
AI 모델의 학습과 추론 과정에서는 방대한 데이터가 이동하고, 여러 GPU가 실시간으로 정보를 주고받습니다. 이때 네트워크의 속도와 안정성은 전체 작업의 효율에 직접적인 영향을 미칩니다.
GPU 성능을 충분히 활용하려면 어떤 네트워크 환경이 필요할까요? AI 워크로드의 특성과 이에 맞는 네트워크 인프라 전략을 소개합니다. |
✍️AI DC, 보이지 않는 곳에서는 무슨 일이 일어날까? : AI 데이터센터의 구축부터 운영까지, 인프라 기술 이야기
AI 데이터센터의 안정적인 운영에는 고성능 GPU뿐만 아니라 전력·냉각·소방 등 다양한 인프라 기술이 필요합니다.
이번 Tech Story에서는 전력을 공급하는 케이블부터 냉방 설비의 Fail-Safe, 화재에 대비하는 소방 시스템까지 데이터센터의 안전과 안정성을 책임지는 기술들을 소개합니다 |
📌 Power AI 시대의 보이지 않는 혈관, 데이터센터 전력 케이블 이해하기 AI 데이터센터의 고성능 서버와 GPU가 안정적으로 작동하려면 전력을 공급하는 설비도 그에 맞게 설계되어야 합니다. 전력 케이블은 데이터센터의 전력 공급 안정성과 직결되는 주요 설비 중 하나입니다. 전력 케이블의 종류와 특성, 설계·시공·운영 시 고려해야 할 사항을 알아봅니다. 자세히 보기 |
📌 Cooling 냉방 설비가 동시에 멈춘다면? AI 데이터센터의 Fail-Safe 기술 AI 데이터센터에서는 냉방 설비가 잠시만 멈춰도 서버 온도가 급격히 상승해 장애로 이어질 수 있습니다. 전력 공급에 문제가 없더라도 제어 신호 오류로 냉방 설비가 동시에 정지할 수 있습니다. 이러한 상황에 대비하는 안전장치인 '래칭 릴레이'의 원리와 활용 방법을 소개합니다. 자세히 보기 |
📌 Fire Safety 데이터센터를 지키는 마지막 방어선, 소방 설비에 대하여 데이터센터의 화재 대응에는 신속한 진화뿐만 아니라 서버와 IT 장비의 손상을 줄이고 서비스 중단을 최소화하는 대책도 필요합니다. 데이터센터에서는 어떤 소방 설비를 활용할까요? 화재 감지 장치와 IT 장비를 보호하기 위한 소화 설비 등 주요 기술과 운영 시 고려해야 할 사항을 알아봅니다. 자세히 보기 |
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