E8, ‘NFLOW Ai’로 데이터센터 냉각 예측…AI 기반 전력 절감 솔루션 적용

서버실 온도·기류 실시간 시뮬레이션…장비 안전 범위 내 최적 운전안 제안
정체된 PUE 한계 극복 목표…기존 관리 시스템 교체 없이 예측 데이터 제공

(사진제공=E8)

피지컬AI 운영 플랫폼 기업 E8(이에이트)가 자사 물리 예측 솔루션 NFLOW Ai에 데이터센터 냉각 환경을 예측하는 기능을 구현했다.

E8는 자사의 물리 예측 솔루션 ‘NFLOW Ai’에 데이터센터 냉각 환경 예측 기능을 새로 구현했다고 30일 밝혔다.

이번에 도입된 기능은 서버실 내부의 온도 변화와 공기 흐름을 미리 계산하고, 서버 장비의 안전 온도 기준을 유지하면서 냉방 전력을 최소화할 수 있는 최적의 운전 설정을 인공지능(AI)이 도출해 내는 방식이다.

데이터센터 전력 소비에서 냉각 설비는 서버 등 IT 장비 다음으로 높은 비중을 차지한다. 데이터센터의 전력 효율 지표인 PUE(Power Usage Effectiveness)는 전체 사용 전력을 IT 장비 사용 전력으로 나눈 값으로, 1에 가까울수록 부대설비에 쓰이는 전력이 적다는 의미다. 글로벌 조사기관 업타임 인스티튜트의 2025년 데이터센터 보고서에 따르면 글로벌 평균 PUE는 1.54로 6년 연속 정체 상태를 보이고 있다. 이는 단순 설비 교체를 통한 효율 개선이 한계에 다다랐음을 뜻한다.

특히 PUE는 시설 전체의 평균값이어서 특정 구역의 국소적 과열이나 과도한 냉각 문제를 직관적으로 파악하기 어렵다. 이 때문에 현장에서는 시스템 정지 위험을 피하고자 필요 이상으로 냉동기를 가동해 전력 소모가 가중되는 구조적 문제가 존재했다.

E8의 NFLOW Ai는 사용자가 서버실 형상과 운전 조건을 입력하면 기류와 온도 분포를 신속히 예측한다. 다수의 시뮬레이션 결과를 AI가 사전에 학습해 기존 계산 기법 대비 소요 시간을 단축했으며, 이를 통해 수많은 공조 운전 조합 중 냉방 전력이 가장 적게 드는 모드를 자동 탐색해 제시한다.

해당 솔루션은 기존 관리 시스템을 교체할 필요 없이 예측안과 신뢰도 지표만 제공하며, 실제 설비 조작 여부는 현장 관리자가 최종 판단하도록 설계됐다.

E8 관계자는 “평균 지표로는 파악하기 어려운 국소 부위의 열 문제를 사전 예측 기반으로 해결하고자 한다”며 “데이터센터는 저희가 오래 다뤄 온 열 흐름 해석이 비교적 자연스럽게 이어지는 영역으로, 냉각 판단에 근거를 더하는 방식이 현장에서 어떻게 받아들여질지 살펴보고 있다”고 밝혔다.