AI 전력 측정에 24억4100만원 지원…미시간대 2년 연구

미시간대 공대는 10월 27일 발표에서 DARPA가 AI 전력 사용량을 추정하는 E-CALC 연구에 2년간 183만달러(약 24억4100만원)를 지원한다고 밝혔다. 연구는 데이터 처리부터 모델 학습과 실제 배포까지 AI의 에너지 소비를 살피는 데 초점을 둔다.

미시간대 공대는 10월 27일 발표에서 E-CALC(Energy Calculus for ML Lifecycle Optimization) 프로젝트를 추진한다고 밝혔다. 미시간대가 연구를 주도하고 일리노이대 어배너섐페인(University of Illinois Urbana-Champaign)과 BAE시스템스(BAE Systems)가 참여한다.

연구진은 실제 전력 측정값과 소프트웨어 분석을 결합할 계획이다. 데이터 처리, 모델 학습, 실제 배포에 필요한 에너지를 추정해 하드웨어와 소프트웨어 설정에 따른 차이를 살핀다.

서로 다른 하드웨어·소프트웨어 조합을 일일이 시험하는 부담을 줄이는 것도 연구 목표다. 측정 도구와 문서는 오픈소스로 공개할 계획이다.

미시간대 공대는 소프트웨어와 하드웨어 설정이 맞지 않으면 모델 학습 과정에서 전력의 최대 30%가 낭비될 수 있다고 설명했다. 발표에는 이 수치의 측정 조건과 산출 근거가 제시되지 않았다.

AI 에너지 사용을 최대 50% 줄인다는 내용은 연구진의 목표다. 학습 단계의 낭비 가능성을 가리키는 30%와 AI 에너지 절감 목표인 50%는 측정 대상과 범위가 다르며, 실제 절감 성과로 볼 수 없다.

국제에너지기구(International Energy Agency·IEA)는 4월 16일 발표한 ‘Key Questions on Energy and AI’에서 세계 데이터센터의 전력 소비량을 2025년 485TWh로 추정하고, 2030년에는 950TWh에 이를 것으로 전망했다.

이 전망은 AI 전용 시설이 아니라 데이터센터 전체를 대상으로 한다. 따라서 E-CALC의 AI 에너지 절감 목표와 같은 기준으로 직접 비교할 수 없다.

IEA는 같은 보고서에서 개별 AI 작업의 에너지 효율이 개선되는 한편 동영상 생성·추론·에이전트형 작업처럼 전력 소모가 큰 활용도 늘고 있다고 분석했다. 이런 작업은 단순 텍스트 생성보다 질의당 에너지를 수백 배에서 수천 배까지 더 쓸 수 있다고 설명했다.

작업별 효율 개선과 데이터센터 전체의 전력 수요 증가는 함께 나타날 수 있다. AI 작업 하나에 필요한 에너지와 데이터센터 전체의 소비량은 서로 다른 범위를 측정하기 때문이다.

측정 기준도 과제로 남아 있다. IEA는 10월 14일 발표한 ‘Powering Artificial Intelligence’에서 설비 효율 기준은 있지만 AI 모델의 에너지 효율 기준은 없다고 짚었다.

IEA는 모델과 서비스가 빠르게 바뀌고 비교에 필요한 기준선도 불확실해 표준을 만들기 어렵다고 설명했다. E-CALC 도구가 서로 다른 작업과 장비를 비교하는 데 쓰이려면 개발과 검증을 거쳐야 한다.

AI 인프라 확대에는 전력 공급을 확보하는 일도 맞물려 있다. 본지는 마이크로소프트와 콘스텔레이션 에너지가 20년 전력구매계약을 맺고 3마일아일랜드 1호기 재가동을 추진한다고 보도한 바 있다.

모샤라프 차우두리(Mosharaf Chowdhury) 미시간대 컴퓨터과학·공학 부교수 겸 E-CALC 책임연구자는 미시간대 발표에서 “AI의 폭넓은 혜택을 최소한의 에너지로 얻는 방법이 실질적인 질문”이라고 말했다. 그는 에너지 사용을 줄이는 방법을 찾는 것이 과제의 목표라고 설명했다.

연구진은 2년 과제 동안 측정 도구를 개발하고 도구와 문서를 오픈소스로 공개할 계획이다.