워크로드-인지 데이터센터 저온 운영과 시뮬레이션 기반 성능/비용 최적화

Workload-Aware Low-Temperature Datacenter Operation and Simulation-Based Optimization

연구 내용

데이터센터의 TCO를 낮추기 위해 서버 워크로드에 따른 TCO-최적 온도를 도출하고, 이를 immersion cooling 아키텍처로 운영하는 연구

본 분야는 데이터센터의 목표 성능 대비 총소유비용을 줄이기 위해 냉각 설계와 운영 정책을 워크로드 관점에서 최적화합니다. immersion cooling을 기반으로 안정적인 저온 운전 조건을 구성하고, 서버와 워크로드 조합별로 비용과 이득을 함께 고려한 TCO-최적 온도 스케일링을 적용합니다. 동시에 서버 시스템 모델링과 프로파일링을 기반으로 고속·고정밀 시뮬레이션 환경을 구축하여, 열·전력·성능 상호작용에 대한 분석을 반복 가능한 형태로 제공합니다. 이를 통해 운영 시나리오별 병목과 민감도를 체계적으로 검증할 수 있는 차별성을 확보합니다.

관련 프로젝트

3건

연구 흐름

연구는 저온 냉각이 데이터센터 비용에 미치는 영향을 정량화하고, 서버별로 서로 다른 TCO-최적 온도를 운영 정책으로 반영하는 방향에서 출발했습니다. 이후 immersion cooling 기반 아키텍처를 실제 서버·워크로드 단위로 연결하여 온도 스케일링을 적용하는 구조를 정리했습니다. 동시에 고속/고정밀 시뮬레이터를 통해 대규모 AI 워크로드의 서버 시스템 거동을 빠르게 재현하고 성능 병목을 추적하는 연구가 병행되었습니다. 최근에는 이를 플랫폼 형태로 확장하여 시스템 분석을 반복·검증 가능한 프로세스로 운영하는 흐름을 형성하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

워크로드-인지 온도 스케일링 정책
immersion cooling 기반 저온 운영
TCO-최적 운영 모델
서버 시스템 모델링 프레임워크
서버 시스템 프로파일링 절차
고속·고정밀 시뮬레이션 플랫폼
열-전력-성능 상관 분석
데이터센터 용량 계획 지원
작업 배치와 온도 운전 연동
AI 워크로드 성능 병목 진단