PUE 1.25 달성 및 배포 시간 60% 단축한 AI 인프라 최적화

Context

Multi-generation Network 운용으로 인한 복잡도 증가와 AI 도입에 따른 Traffic 및 Computing Power 수요의 폭발적 증가 상황. 기존의 개별적 Network와 Computing 운영 방식으로는 AI 시대의 동적인 워크로드와 에너지 비용 문제를 해결하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• Connectivity, Computing, Intelligent Services를 통합한 Integrated System으로의 아키텍처 전환을 통한 Bit 전송 중심에서 Token 처리 중심으로의 패러다임 시프트
• Local Failure 대응을 위해 Cross-domain Autonomous Networks를 도입하여 인프라의 Self-healing 및 자동 최적화 구현
• 액체 냉각(Liquid Cooling)과 Modular Data Center 설계를 통한 시스템 레벨의 에너지 효율 극대화
• Green Energy, Energy Storage, Intelligent Energy Management를 Computing Scheduling과 결합한 통합 에너지 제어 시스템 구축
• GPU 100종 이상 및 SOTA 모델 200개 이상을 지원하는 Open Platform 설계를 통해 특정 칩셋 종속성(Vendor Lock-in) 제거
• 모델 크기, Latency 요구사항, 비즈니스 가치에 따라 Computing Resource를 정밀하게 매칭하는 TCO 최적화 스케줄링 적용

Impact

• Tencent 협업 데이터 센터 내 통합 에너지 절감 기술 적용으로 에너지 소비 30% 감소 및 PUE 1.25 미만 달성
• 표준화된 Container Architecture 도입을 통해 기존 건설 방식 대비 배포 시간 60% 단축
• Beeline 협업 무선 인프라 현대화를 통해 커버리지, 속도 및 Peak Bandwidth 35% 이상 향상
• Tier III 인증 모듈러 시설 구축을 통한 99.982%의 가용성 보장

Key Takeaway

AI 인프라의 경쟁력은 단순한 Computing Power의 양이 아니라, 에너지 효율과 TCO 최적화를 통한 Intelligence 전달 효율성에 의해 결정됨을 시사함.